tg-me.com/data_analysis_ml/3553
Last Update:
fast-agent
— это современный фреймворк для быстрой разработки и тестирования интеллектуальных агентов и рабочих процессов, поддерживающих протокол MCP (Model-Context-Protocol). Он предоставляет простой декларативный синтаксис и мощные инструменты для построения многоагентных систем с поддержкой OpenAI, Anthropic и других моделей.
▪ Основные возможности
• Быстрое создание агентов с помощью декораторов @fast.agent
, минимизируя количество кода.
• Поддержка рабочих процессов: цепочки (`chain`), параллельные вызовы (`parallel`), маршрутизаторы (`router`), оркестраторы (`orchestrator`), схемы с оценкой и оптимизацией (`evaluator_optimizer`).
• Мультимодальность: обработка изображений, PDF-файлов и интеграция с внешними ресурсами MCP.
• Интерактивная отладка: настройка и диагностика агентов до, во время и после выполнения рабочих процессов.
• Гибкая конфигурация через fastagent.config.yaml
и fastagent.secrets.yaml
.
• Интеграция с LLM: OpenAI (GPT-4 и др.), Anthropic (Haiku, Sonnet, Opus) и другие модели через MCP-серверы.
▪ Быстрый старт
1️⃣ Установите менеджер пакетов uv
для Python.
2️⃣ Установите fast-agent:
uv pip install fast-agent-mcp
3️⃣ Создайте пример агента и конфигурационные файлы:
uv run fast-agent setup
4️⃣ Запустите агента:
uv run agent.py
5️⃣ Для запуска примеров рабочих процессов:
uv run fast-agent quickstart workflow
▪ Документация и примеры
• Официальный сайт: [fast-agent.ai](https://fast-agent.ai)
• Документация: [fast-agent-docs](https://github.com/evalstate/fast-agent-docs)
• Примеры: директория
examples
в репозитории.▪ Сообщество и развитие
• Проект активно развивается, ⭐ 1.7k+ звёзд на GitHub.
• Обсуждения: [Discussions](https://github.com/evalstate/fast-agent/discussions)
• Последние релизы: [Releases](https://github.com/evalstate/fast-agent/releases)
▪ Видеообзор
[First Look at Fast-Agent (or Manus) – Coding an AI ...](https://www.youtube.com/watch?v=GaVQyYougPc&utm_source=chatgpt.com)
🔍 GitHub