Об этом проекте

AbstractFramework — это модульная открытая экосистема для создания отказоустойчивых, наблюдаемых мультимодальных ИИ-систем. Заявленная цель — единый унифицированный интерфейс для текста, голоса, изображений, видео и музыки, с любым провайдером или моделью, локально или в облаке. Документированы две точки входа. AbstractCore — это лёгкий SDK для LLM и совместимый с OpenAI сервер /v1: он предоставляет единый API для нескольких провайдеров, универсальный вызов инструментов, структурированный вывод, потоковую передачу, работу с медиа (изображения, PDF, аудио, видео) и эмбеддинги, а также плагины возможностей для голоса, зрения и музыки. AbstractGateway — это развёртываемая плоскость управления, предоставляющая отказоустойчивые запуски по HTTP/SSE, планирование и команды запуска (отмена/управление), каталог рабочих процессов, обслуживание артефактов и журнала, многопользовательскую аутентификацию с отдельными средами выполнения для каждого пользователя, а также веб- и терминальные консоли оператора. Отказоустойчивость и наблюдаемость — центральные заявленные принципы дизайна: рабочие процессы приостанавливаются и возобновляются после сбоев и перезапусков, а журнал только для добавления позволяет клиентам восстанавливать состояние путём воспроизведения истории. Выполнение инструментов, подтверждения и доказательства описываются как явные границы. AbstractFlow предоставляет визуальный редактор рабочих процессов, создающий переносимые пакеты .flow, которые можно запускать из любого клиента с поддержкой шлюза. AbstractAgent предоставляет агентные паттерны (ReAct, CodeAct, MemAct). AbstractObserver — это браузерный интерфейс для мониторинга, управления и планирования запусков. AbstractMemory предлагает память агента только для добавления с графом, взвешенным по использованию, и журналом. Клиенты включают AbstractCode (терминальный агентный клиент разработчика на Rust), AbstractAssistant (клиент в трее macOS), AbstractEntity (менеджер вызываемых сущностей), AbstractContinuum (консоль итеративной разработки), Code Web UI и Flow Editor. Общие библиотеки включают AbstractTUI (движок терминального интерфейса на Rust), AbstractUIC (компоненты React и Web Components) и AbstractSkill (загрузка Agent Skills и курируемая полка навыков). Установка предлагается через однострочные скрипты для macOS/Linux и Windows, .pkg для macOS или пакеты pip (abstractcore, abstractgateway, abstractframework). Профили выбирают стеки вывода: Light (только конечная точка), Apple (MLX/Metal) и GPU (CUDA/ROCm). Закреплённая матрица релизов перечисляет совпадающие версии в PyPI, npm, crates.io и контейнерных образах GHCR. Предварительные требования: Python 3.10–3.13, Node.js 18+ для браузерных интерфейсов и бэкенд LLM, такой как Ollama, LM Studio, vLLM или ключ облачного API. Проект распространяется под лицензией MIT.