frags

# Frags Frags — это продвинутый AI/LLM-агент, предназначенный для выполнения сложных рабочих процессов по поиску, преобразованию, извлечению и агрегированию данных. Он разработан как высоконастраиваемый и расширяемый, что позволяет интегрировать ваши собственные инструменты и процессы. ## Обзор Frags доступен как **инструмент CLI** и как **библиотека** для интеграции в проекты на Golang. Это система, созданная для инженеров и специалистов, где приоритет отдаётся точности и сосредоточенности, а не решению «без кода». ## Основные возможности - **Поддержка нескольких LLM:** Выбирайте из нескольких LLM, чтобы наилучшим образом соответствовать вашим потребностям. - **Фокус на структурированный вывод:** Вывод спроектирован так, чтобы быть полностью предсказуемым и удобным для машинной обработки, с расчётом на интеграцию в продвинутые рабочие процессы. - **Система оркестрации:** Frags позволяет пользователям описывать сложные рабочие процессы поиска, преобразования, извлечения и агрегирования данных для создания сложных структур данных. - **Продвинутая интеграция инструментов:** Стандартизированная система для интеграции внутренних инструментов и внешних серверов MCP. - **Борьба с раздуванием контекста:** Многосессионная система позволяет определять и упорядочивать содержимое контекста LLM в зависимости от задачи сессии, улучшая сосредоточенность и снижая галлюцинации. - **Сегментация вывода:** Разделяйте вывод на несколько частей, чтобы обойти ограничения по токенам и улучшить качество ответа. - **Пред/постобработка:** Определяйте собственные шаги пред/постобработки, скрипты, инструменты и преобразователи, чтобы сократить ненужную работу LLM, снизив затраты и повысив производительность. - **Модульность:** Разработан для лёгкого расширения новыми функциями и пользовательскими интеграциями. ## Сценарии использования - **Исследования/статьи:** Проектируйте структурированные исследовательские рабочие процессы, объединяющие сокращение контекста, усиление фокуса, приём документов и поиск в интернете. - **Извлечение данных:** Определяйте сложные конвейеры извлечения данных из документов со структурированным, предсказуемым выводом. - **Преобразование/анализ данных:** Управляйте получением данных из интернета, баз данных или инструментов MCP через анализ или преобразование. - **Отчётность:** Подключайтесь к источникам данных и определяйте сложные шаблоны отчётности для создания качественных отчётов. - **Дополнение заметок:** Разворачивайте заметки в полноценные документы. - **Дополнение чат-ботов:** Превращайте чат-ботов из простых машин ответов в движки объяснений. - **Творческое письмо:** Генерируйте структурированный творческий контент с пользовательским дизайном. ## Документация Полная документация доступна в [Frags Wiki](https://github.com/fragshq/frags/wiki).