Kosong

Kosong, фреймворк с открытым исходным кодом от Moonshot AI, разработан для обеспечения легкой, гибкой и высокомасштабируемой основы, необходимой для создания интеллектуальных агентных приложений нового поколения. Он напрямую решает критические отраслевые проблемы фрагментации инструментов и сложных, несовместимых интерфейсов, которые тормозят разработку современных ИИ-агентов. Предлагая стандартизированный уровень абстракции, Kosong выступает в качестве необходимого моста, позволяя разработчикам переключить внимание со сложностей интеграции на чистую бизнес-логику и творческие инновации.

Ключевые особенности

Kosong построен на философии упрощения сложности для раскрытия творческого потенциала разработчиков. Его основные возможности призваны оптимизировать весь жизненный цикл разработки агентов.

⚙️ Единый уровень абстракции LLM

Kosong представляет единый уровень абстракции, который стандартизирует разрозненные компоненты — включая различные большие языковые модели, функции инструментов и модули памяти — превращая их в связные, стандартизированные элементы. Это ключевое новшество позволяет разработчикам отказаться от "лоскутной" разработки и написать основную логику агента один раз, исключая необходимость переписывать код при каждом изменении модели или инструмента.

🚀 Асинхронный движок оркестрации инструментов

В основе фреймворка лежит асинхронный движок оркестрации инструментов, разработанный для максимальной эффективности. Этот движок интеллектуально и эффективно планирует параллельное выполнение нескольких инструментов. Например, один сложный запрос, такой как: "Будет ли завтра в 10 утра дождь? Если да, то забронируй вместо этого столик в кафе в помещении", может одновременно запускать вызовы к weather API, map service и calendar system, что значительно увеличивает как скорость ответа, так и показатели выполнения сложных задач.

🔗 Модульная архитектура Chat Provider

Для борьбы с привязкой к поставщику и повышения гибкости, Kosong использует подключаемую архитектуру, поддерживающую множество Chat Providers. Разработчики могут свободно переключаться между моделями, такими как Kimi, DeepSeek или Llama3, или даже комбинировать их, не изменяя при этом основную бизнес-логику. Такая архитектура обеспечивает техническую гибкость, предоставляет бесшовные пути обновления для будущих итераций моделей и позволяет командам оптимизировать работу с учетом стоимости и производительности.

✨ Оптимизированный API агента

Фреймворк предоставляет чистый, минималистичный публичный API для управления сложными взаимодействиями с LLM. Функция kosong.generate создает поток завершения, бесшовно объединяя потоковые части сообщений (содержимое и вызовы инструментов) в полноценную структуру сообщения. Функция более высокого уровня kosong.step накладывает диспетчеризацию инструментов на процесс генерации, предоставляя StepResult, который упрощает синтаксический анализ параметров, ожидает вывода инструментов и управляет потоковыми колбэками для надежного выполнения агента.

Варианты использования

Kosong превращает теоретические концепции агентов в осязаемые, развертываемые приложения, упрощая управление сложными рабочими процессами.

1. Создание многодоменных персональных помощников: Используйте асинхронную оркестрацию Kosong для создания сложных персональных агентов, которые эффективно обрабатывают кросс-доменные запросы. Например, агент может одновременно проверять цены на акции, планировать встречу и составлять краткое изложение электронного письма на основе одного многослойного запроса пользователя, обеспечивая минимальную задержку и высокую точность.
2. Быстрая оценка и оптимизация моделей: Команды разработчиков могут использовать модульную архитектуру Chat Provider для быстрой проверки новых, открытых или проприетарных моделей на соответствие существующей бизнес-логике. Это позволяет быстро и итеративно настраивать производительность и оптимизировать затраты без значительных инженерных усилий, обычно связанных с переключением бэкендов LLM.
3. Бесшовная интеграция с устаревшими системами: Определяя пользовательские классы инструментов и регистрируя их в простом наборе инструментов, разработчики могут легко интегрировать существующие корпоративные системы — такие как внутренние базы данных, проприетарные среды выполнения кода или внутренние API — в цикл рассуждений ИИ-агента, превращая устаревшие активы в активные, интеллектуальные компоненты.

Почему стоит выбрать Kosong?

Архитектурные решения Kosong переопределяют стандарты разработки ИИ-агентов, превращая ее из сложной инженерной задачи с высоким порогом входа в современную, компонуемую программную практику.

• Сосредоточьтесь на логике, а не на совместимости: Стандартизируя интерфейсы LLM и инструментов, Kosong позволяет разработчикам полностью посвятить свои инженерные ресурсы решению бизнес-задач и инновациям в пользовательском опыте, вместо того чтобы бороться с совместимостью API низкого уровня или форматированием данных.
• Истинная независимость от поставщика: Явная поддержка переключения Chat Providers гарантирует, что логика вашего приложения будет защищена от будущих изменений в ландшафте ИИ, обеспечивая долговечность и гибкость вашего технологического стека.
• Ускоренная настройка и итерация: Созданный на основе современного Python (3.13+) и рекомендующий высокоскоростной менеджер пакетов uv, Kosong предлагает "готовую к использованию" (out-of-the-box) функциональность. Разработчики могут инициализировать и запустить полностью функциональный демонстрационный агент за считанные минуты, просто установив переменные окружения, что значительно сокращает время первоначальной настройки.

Заключение

Kosong обеспечивает ясность и надежную структуру, необходимые для создания масштабируемых, надежных и высокоинтеллектуальных ИИ-агентов. Предлагая беспрецедентную гибкость и унифицированный опыт разработки, он позволяет разработчикам ускорить свой путь от прототипа к производству. Узнайте, как Kosong может помочь вам раскрыть весь потенциал больших языковых моделей в вашем следующем приложении.