Платформа, где агентов собирают в визуальном конструкторе или описывают словами, а потом запускают по расписанию или по триггеру. Есть облачная версия и бесплатный self-host.
Все репозитории
Агентные фреймворкиdeepset-ai
haystack
Фреймворк для сборки LLM-приложений из модульных конвейеров с явным контролем поиска, маршрутизации и памяти. Силён в RAG и поисковых системах.
Кому подойдёт
Python-разработчикам, которым нужны предсказуемые конвейеры для поиска и агентов.
Как начать
- Установи:
pip install haystack-ai. - Собери первый конвейер из компонентов по примеру из README.
- Поищи готовые рецепты и руководства на haystack.deepset.ai.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+2886 сент. — 6 окт.
Описание автора
Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.
Ещё в категории «Агентные фреймворки»
Самый известный каркас для приложений на LLM: единый интерфейс к десяткам моделей, инструменты, цепочки и агенты. Удобно менять провайдера, не переписывая приложение.
Библиотека, которая даёт агенту управлять браузером: открывать сайты, кликать, заполнять формы. Работает с локальным браузером и с облачным.
Мультиагентный фреймворк, который изображает целую софтверную компанию: продакт, архитектор, разработчик получают роли и вместе превращают одну фразу в проект.
Слой памяти для агентов: запоминает факты о пользователе между сессиями и достаёт нужное в нужный момент, чтобы не раздувать контекст.
Фреймворк от Microsoft для общающихся друг с другом агентов. Есть высокоуровневый AgentChat и AutoGen Studio — графический интерфейс без кода.