Agent Builder (Moteur Agentique)
Le framework Python ultraléger et déterministe pour concevoir des agents IA autonomes avec boucles de self-correction étanches, politiques de cache chirurgicales et isolation des exécutions.
Les Piliers d'Agent Builder
Conçu pour remédier au gaspillage de tokens et à l'imprédictibilité des frameworks d'agents traditionnels, Agent Builder impose une rigueur d'ingénierie stricte.
Token Budgeting Strict
Gestion chirurgicale du contexte. Fenêtre glissante dynamique et politiques de cache d'invites pour minimiser la consommation de tokens.
Sandboxing & Guardrails
Exécution sécurisée des outils et commandes. Isolation des variables d'environnement et détection anti-fuite de clés d'API.
Double Boucle de Validation
Chaque action est validée par des règles déterministes (JSON schema, tests unitaires) avant toute modification de code.
Prise en Main Rapide
Installez la librairie Python et initialisez votre premier agent en quelques lignes de commande.
# Windows / Linux : Installation via Python pip
pip install agent-builder
git clone https://github.com/nhue-lab/agent-builder.git
cd agent-builder && python -m agent_builder.initFeuille de Route Agent Builder
Développement du moteur agentique et optimisations de sobriété numérique.
Moteur ReAct & Token Budgeting
Implémentation de la boucle principale de réflexion et d'action avec contrainte stricte sur les fenêtres de contexte.
- Parser JSON déterministe avec graines fixes
- Gestionnaire d'outils Python avec typage strict
- Budget de tokens configurable par session
Self-Correction & Confinement Sandbox
Renforcement de la sécurité lors des exécutions de commandes shell et auto-correction en cas d'erreur de syntaxe.
- Sandboxing des commandes terminales
- Détection automatique des boucles infinies
- Filtre anti-fuite de clés d'API et variables d'environnement
Orchestration Multi-Agent & Support MCP
Permettre la collaboration déterministe entre plusieurs sous-agents spécialisés via le protocole Model Context Protocol (MCP).
- Support natif des serveurs MCP
- Routage automatique par complexité de tâche (flash / pro)
- Système de mémoire partagée par digests compacts
Release Stable & Benchmarks
Version finale certifiée avec benchmarks d'efficience énergétique et de réduction du coût en tokens par tâche réussie.
- Suite de tests d'évaluation BDD automatisée
- Support officiel Python et bindings TypeScript
- Rapports de sobriété et de consommation de mémoire