Мир искусственного интеллекта стремительно развивается, и сегодня всё больше внимания уделяется AI-агентам — автономным системам, способным взаимодействовать с пользователем и самим собой на новом уровне. Одной из передовых разработок в этой сфере является платформа AI-gent Workflows, также известная как secai, которая представляет собой инновационный шаг в создании локально рассуждающих AI-агентов. Эта платформа являет собой новую парадигму, благодаря объединению местного слоистого мышления, графового состояния и глубоких структур памяти. Его подход способен изменить представление о том, как AI-агенты могут эффективно управлять сложными процессами, выдерживать сбои и обеспечивать непрерывное выполнение задач. AI-gent Workflows построена на едином графовом состоянии, что дает основу для моделирования максимально прозрачного, гибкого и предсказуемого поведения агентов.
Вместо традиционных линейных или разрозненных моделей платформа использует граф, структурируя рабочие процессы и взаимосвязи. Такой подход позволяет агентам самостоятельно управлять памятью, адаптировать стратегию и непрерывно обучаться по мере выполнения своих задач. Это особенно важно при создании долгоживущих агентов, которые должны сохранять контекст, помнить прошлые события и последовательно развивать сценарии работы. Одной из ключевых особенностей AI-gent Workflows является способность к прерыванию выполнения задач с возможностью восстановления — система учитывает такие моменты, что повышает общий уровень надежности и устойчивости. За счет локального рассуждения агенты способны анализировать состояние и принимать решения без постоянной необходимости обращаться к облачным сервисам, что усиливает безопасность, снижает задержки и улучшает общую производительность.
Платформа secai предлагает также динамическую краткосрочную память, которая способствует плавному управлению информацией во время активных сессий работы, позволяя агентам эффективно справляться с многозадачностью и планированием. Важным элементом структуры является планирование с помощью направленных ацикличных графов (DAG), что обеспечивает четкую последовательность и взаимосвязанность рабочих процессов. Это особенно полезно при управлении сложными цепочками задач и при построении повествовательных сценариев, когда важна логичность следования действий. Кроме того, AI-gent Workflows поддерживает глубокое и структурированное хранение данных, что позволяет моделировать целые истории и пользовательские сценарии с высоким уровнем детализации. Демо-примеры платформы делают упор на два ключевых направления: AI-gent Cook и AI-gent Research.
Первый демонстрирует возможности сбора данных, генеративного ИИ, организацию предложений, историй и потоков работы с гибким управлением краткосрочной памятью и навигацией по сценариям. Второй — ориентирован на исследовательский аспект, представляя агент, который взаимодействует с различными инструментами: визуальными диаграммами SVG, текстовыми пользовательскими интерфейсами (TUI), системами мониторинга Grafana, трассировщиком Jaeger, REPL-интерпретатором, SQL-базой данных, IDE и Bash-скриптами, а также системами управления подсказками. Такой комплексный инструментарий делает secai мощной платформой для разработчиков, исследователей и специалистов, желающих создавать кастомные AI-агенты с глубоким контролем над процессами. Особое внимание заслуживает возможность создания «органических» рабочих процессов, которые могут общаться с внешними API, такими как OpenAI и DeepSeek. Это обеспечивает гибкость и расширяемость, что особенно важно для коммерческих приложений, где кастомизация и адаптация после развертывания играют решающую роль.
Платформа также предлагает создание пользовательских текстовых интерфейсов, подходящих для работы по SSH, в веб-среде или на мобильных устройствах, с поддержкой мышиного ввода и drag-n-drop функционала. Это позволяет разрабатывать удобные и функциональные интерфейсы для взаимодействия с агентами. Конфиденциальность и безопасность пользователя гарантируются тем, что все процессы выполняются локально, без передачи данных в облако. Особенно интересна веб-автоматизация, реализованная в формате браузерного соруcопилота, который работает в Chrome на настольных компьютерах и не передает персональную информацию сторонним сервисам. Платформа создается с использованием современных технологий и языков, таких как Golang, что свидетельствует о высокой производительности и надежности.
В состав технологий входят asyncmachine-go, instructor-go, zellij, cview и ttyd, благодаря которым достигается асинхронность процессов, гибкость пользовательских интерфейсов и удобство в управлении рабочими сессиями. Все программное обеспечение AI-gent Workflows открытое и доступно на GitHub, что обеспечивает постоянное обновление и развитие сообщества вокруг проекта. Принцип открытости стимулирует доверие и поддерживает инновации, делая платформу привлекательной для широкого круга пользователей — от исследователей до корпоративных разработчиков. Также стоит отметить, что платформа поставляется с коммерческим предложением, включающим разработку кастомных рабочих процессов и агентов, что делает ее готовым решением для интеграции в бизнес-среду. Возможность постдеплойментной настройки агентов позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся требованиям и задачам, минимизируя затраты на доработки.
AI-gent Workflows является уникальным решением для создания локально рассуждающих AI-агентов с глубоким уровнем памяти и продвинутыми возможностями планирования и управления. Графовая структура состояния и поддержка сложных сценариев делают платформу незаменимой в системах, где необходима надежность, устойчивость и максимальная адаптивность. Благодаря открытому коду и широкому набору инструментов secai становится мощным инструментом для реализации передовых AI-приложений. Для тех, кто интересуется передовыми технологиями в области искусственного интеллекта и хочет создавать собственных умных агентов с локальными способностями к анализу, AI-gent Workflows предлагает идеально сбалансированное сочетание инноваций, удобства и надежности.
