Framework ligero de Python para crear agentes compatibles con OpenAI, con herramientas, memoria, guardrails, trazas, hooks, enrutamiento multiagente y workflows.
1,2 mil180PythonApache-2.0Bien mantenidoActualizado hace 11 días
ldclabs/anda
Un framework de Rust para crear runtimes de agentes de IA componibles que combinan modelos, herramientas, memoria y otros agentes.
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¿Qué es?
Anda es un framework de Rust para crear agentes de IA que combinan modelos, herramientas, memoria y otros agentes en un solo runtime. Se centra en la componibilidad, los puntos de extensión con seguridad de tipos, la ejecución asíncrona y el control del runtime.
El motor principal permite registrar agentes y herramientas, dirigir las solicitudes a modelos según etiquetas de capacidad como primary, pro, flash o lite, llamar a funciones locales o remotas y aislar el estado del contexto por agente o herramienta. Las capas de persistencia y memoria son opcionales y pueden añadirse cuando la aplicación las necesite.
El repositorio se divide en un crate de traits principales, un crate de runtime de agentes, un servidor HTTP para ofrecer motores, una interfaz de línea de comandos y un cliente Web3 para entornos que no son TEE. Las extensiones opcionales integradas abarcan almacenamiento de conversaciones, acceso al sistema de archivos y al shell, fetch, notas, tareas pendientes, integración con MCP y skills almacenadas en archivos.
Funciones clave
- 01Los agentes y las herramientas se registran mediante traits estables, lo que permite combinar componentes para crear flujos de trabajo más amplios.
- 02Las solicitudes a modelos se dirigen según niveles etiquetados, mientras que los adaptadores de proveedores comparten un contrato común.
- 03CompletionRunner coordina llamadas al modelo de varios turnos, llamadas a herramientas, cancelaciones y transferencias de contexto.
- 04Los contextos con ámbito proporcionan estado aislado, caché, almacenamiento de objetos, llamadas HTTP y cancelación por agente o herramienta.
- 05Las extensiones opcionales añaden herramientas de memoria, acceso al sistema de archivos y al shell, notas, tareas pendientes y skills almacenadas en archivos.
- 06Los grupos de herramientas y los servidores MCP se pueden agrupar para que los agentes descubran y amplíen solo las herramientas que necesitan.
Casos de uso
- Crear una aplicación de Rust que necesite un agente de IA capaz de usar varios modelos y herramientas.
- Ofrecer uno o varios motores de agentes configurados mediante HTTP con el servidor incluido.
- Crear un agente de programación con herramientas de shell, sistema de archivos y aplicación de parches, con ejecución limitada.
- Desarrollar sesiones de agentes de larga duración que necesiten transferencias de contexto compactas y memoria persistente.
Antes de usarlo
- En los metadatos, la licencia figura como Apache-2.0, pero en el README aparece como MIT. Comprueba el archivo LICENSE antes de usarlo.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es anda?
- Un framework de Rust para crear runtimes de agentes de IA componibles que combinan modelos, herramientas, memoria y otros agentes. Anda es un framework de Rust para crear agentes de IA que combinan modelos, herramientas, memoria y otros agentes en un solo runtime. Se centra en la componibilidad, los puntos de extensión con seguridad de tipos, la ejecución asíncrona y el control del runtime.
- ¿anda es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- anda es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿anda sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de anda fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar anda?
- Crear una aplicación de Rust que necesite un agente de IA capaz de usar varios modelos y herramientas. Ofrecer uno o varios motores de agentes configurados mediante HTTP con el servidor incluido. Crear un agente de programación con herramientas de shell, sistema de archivos y aplicación de parches, con ejecución limitada. Desarrollar sesiones de agentes de larga duración que necesiten transferencias de contexto compactas y memoria persistente.
- ¿Dónde consigo anda?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/ldclabs/anda
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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