Оркестратор локальных
ИИ агентов

Продвинутые агенты на базе локальных моделей

Каждый агент — автономный вычислительный модуль с инкапсулированным состоянием, специализированным system prompt и изолированным пространством инструментов. Архангел — HTN-планировщик: строит граф подзадач с явными зависимостями, аллоцирует агентов по специализации, координирует через общую шину состояния.

Повышение эффективности работы локальных моделей

Три ортогональных механизма: (i) контекстное окно управляется через семантический ретривал — в inference-time подаётся взвешенная выборка по relevance score; (ii) параллельное исполнение узлов DAG с синхронизацией на барьерах зависимостей; (iii) адаптивный роутинг задач по профилю latency/quality/VRAM.

Безлимитная система контекста — агент помнит всегда

Четыре уровня памяти: рабочая (inference window), эпизодическая (extractive summarization), семантическое хранилище (векторная БД, ANN, cosine similarity с temporal decay), процедурная (паттерны поведения). Ретривал — задача ранжирования: k релевантных фрагментов в пределах бюджета токенов.

Система мониторинга продуктивности локальных моделей

Observability-стек в реальном времени: task completion rate, confidence calibration score, tool invocation success ratio, context utilization efficiency, VRAM·время. Детекция галлюцинаций — кросс-валидация между агентами и consistency checking по фактическим утверждениям.

Алгоритм Live корректировки поведения модели

Поведенческий монитор — замкнутый контрольный контур: вычисляет topic drift score, uncertainty expression rate, task alignment index. При выходе за пороги: модификация system prompt в runtime, перестройка retrieval-стратегии, изменение tool access scope. При reasoning loop — принудительный context reset.

100% оффлайн — полная приватность данных

Весь inference-стек, ретривал, вызовы инструментов и межагентная координация замкнуты на localhost без исходящих соединений. Телеметрия отсутствует архитектурно. GDPR, HIPAA, SOC 2 compliance — структурное следствие изолированной среды исполнения.

Оркестратор агентов — комплексные многоуровневые проекты

Планировщик строит DAG с учётом зависимостей, приоритетов и ресурсных ограничений. Агенты исполняют узлы параллельно; передача артефактов — через типизированные интерфейсы с верификацией схемы. Online replanning: перестраивается только затронутое поддерево, не весь пайплайн.

Интеграция с более чем 40 сервисами и системами

Unified tool-calling интерфейс поверх REST, GraphQL и WebSocket адаптеров. Каждый коннектор инкапсулирует авторизацию, rate-limit handling и retry с экспоненциальным откатом. Новые интеграции добавляются без модификации ядра оркестратора.

Встроенный безлимитный генератор изображений

Локальный inference на Stable Diffusion / FLUX. Интегрирован как первоклассный инструмент с программным вызовом агентом. Управление VRAM при параллельном LLM-инференсе и генерации — через динамический offloading весов между GPU и CPU.

Полная голосовая коммуникация — агенты слышат и говорят

STT — Whisper-совместимые архитектуры с локальным инференсом; TTS — нейросетевые вокодерные модели с малой задержкой. Голосовой ввод десериализуется в structured intent. Синтез ответов асинхронен — стриминг аудио по мере генерации.

Vision для любых моделей — даже слабых

Каскадный мультимодельный pipeline: модели малого размера анализируют структуру изображения, результаты агрегируются в structured text description для text-only LLM-агента. Vision capabilities без мультимодальной LLM в основном стеке — существенно снижает порог по VRAM.

Огромная библиотека локальных моделей + поиск по специализации

Каталог с метаданными: бенчмарки (MMLU, HumanEval, GSM8K, MATH) по задачам, VRAM при разных уровнях квантизации (Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0, F16), throughput на референсном железе. Поиск — матчинг профиля задачи к характеристикам модели с учётом ресурсных ограничений.

Полная поддержка облачных моделей — Gemini, Anthropic, OpenAI, Grok, DeepSeek

Unified LLM abstraction layer: единый интерфейс для локальных и облачных провайдеров. Оркестратор роутит задачи по многокритериальной функции: стоимость, latency, capability-профили, ограничения на приватность. Конфигурация роутинга задаётся декларативно.