Ваш интерфейс и процесс
Чат, внутренний помощник, обработка документов. Вы определяете задачу пользователя и критерий результата.
AGENT RUNTIME / OPEN CORE
Ответ —
это только
начало.
Модель выбирает действие. Protocore ведёт работу дальше: вызывает инструменты, удерживает контекст и передаёт события — до результата или явной остановки.
Для разработчиков AI-продуктов.
Ядро: предварительная версия · Платформа: beta
01 / ВЫБОРМодель02 / ДЕЙСТВИЕИнструменты03 / КОНТЕКСТСостояние04 / ПОТОКСобытия
PROTOCORE↻АГЕНТНЫЙ ЦИКЛ
Ваш продукт снаружи.
Управление ходом — внутри.
Управление ходом — внутри.
ОТКРЫТОЕ ЯДРОPython 3.12+MPL-2.0Модели через адаптерыСнимки и возобновление
01 / РАБОТА МЕЖДУ ОТВЕТАМИ
Один запрос.
Несколько решений.
Агент не знает ответ заранее. Он обращается к инструментам, получает наблюдение и выбирает следующий шаг. Ядро управляет этим циклом, а приложение задаёт доступы и интеграции.
ЗАДАЧА ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
«Сравни версии спецификации и подготовь список изменений для команды».
Иллюстрация поведения, не запуск модели и не интерфейс продуктаИНСТРУМЕНТ → НАБЛЮДЕНИЕ
Сначала — исходные документы.
Модель запрашивает чтение двух файлов. Адаптер возвращает их содержимое; результат становится частью контекста следующего решения.
ПОЛУЧЕНЫ ИСХОДНИКИ
spec-v1.md
spec-v2.mdМодель видит данные, на которые может опереться.02 / ЯДРО И ПРОДУКТ
Собирайте свой продукт.
Цикл уже выделен.
ВАША ЛОГИКА
Ваши адаптеры
Провайдер модели, хранилище, инструменты и события. Подключение внешнего мира через явные контракты.
Ядро Protocore
Цикл решений, бюджет контекста, компакция, вызовы инструментов, снимки и условия остановки.
Ядро — библиотека, а не готовый сервер: без драйвера базы данных, HTTP API и обязательного облака. Хранение и восстановление зависят от подключённых адаптеров.
Документация ядра ↗03 / ДВА СПОСОБА ИСПОЛЬЗОВАТЬ
От библиотеки
до платформы.
Встройте в свой стек
Для команд, которым нужен контроль над архитектурой. Реализуйте адаптеры и соедините агентный цикл с существующим приложением.
Код, примеры и контракты ↗Обсудите интеграцию
Сервисы, чат, управление, фоновые задачи и песочница вокруг ядра. Состав, требования к инфраструктуре и готовность конкретного сценария обсуждаются отдельно.
Обсудить с Anchor Inference ↗04 / ИССЛЕДОВАНИЯ
Проверяем механизмы.
Публикуем ограничения.
Агентная система — больше, чем промпт. В публикациях разбираем, как контекст, среда выполнения и способ проверки меняют результат. Выводы ограничены условиями каждого эксперимента.
ПАМЯТЬ АГЕНТА / ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
↗02Что остаётся после сжатия контекста?
Сравнение форматов сохранения информации: одно поле и структурированный набор полей при сопоставимой ёмкости.
ЗАВЕРШЕНИЕ РАБОТЫ / ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
↗03Как довести большой артефакт до конца?
Исследование управления выполнением, когда вывод модели ограничен или прерван.
ОЦЕНКА АГЕНТОВ / МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ СТАТЬЯ
↗«Завершено» ещё не значит «верно».
Отдельная оценка корректности файла, соблюдения политики, решения судьи и состояния платформы.
Статьи на английском языке. На страницах — методы, ограничения, PDF и исходные пакеты. Полный каталог исследований ↗ Здесь нет обещания универсального превосходства.
СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ
Начните
с одного цикла.
Изучите запускаемый пример с адаптерами в памяти. Затем замените их своими моделями, инструментами и хранилищами. Ядро публикуется как предварительная версия; актуальный способ установки указан в README.