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yaalalabs/agent-kernel

Uma plataforma Python para implantar e executar agentes de IA corporativos em diferentes frameworks, clouds e canais de mensagens, com suporte a MCP e A2A.

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há 19 horas

O que é?

O Agent Kernel é uma camada de plataforma para executar agentes de IA criados com frameworks como OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI e Google ADK. Os desenvolvedores mantêm o código dos agentes e deixam a plataforma cuidar da implantação, da execução de solicitações em fila, do armazenamento de sessões e das conexões com bases de conhecimento. Assim, trocar de framework ou de cloud não exige reescrever a aplicação.

O projeto oferece módulos Terraform para AWS Lambda e ECS, Azure Functions e Container Apps, e GCP Cloud Run, além de um chart Helm para Kubernetes e clusters on-prem. Por padrão, as solicitações são executadas no próprio processo, mas também podem usar os transports SQS, Kafka ou NATS JetStream. Os recursos de compliance incluem guardrails, detecção de PII, hooks de pré e pós-execução e tracing com LangFuse, OpenLLMetry, Pydantic Logfire ou CloudWatch.

Os agentes também podem ser disponibilizados em canais de mensagens como Slack, WhatsApp, Teams, Telegram e Gmail, e oferecem suporte aos protocolos MCP, A2A e AG-UI. Outros recursos incluem execução de código em sandbox, chats agendados e pausas para aprovação com human-in-the-loop.

Recursos principais

  • 01Executa agentes de OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI, Google ADK, Smolagents e Pydantic AI lado a lado.
  • 02Implanta o mesmo código de agente na AWS, Azure, GCP ou Kubernetes com recursos Terraform e Helm incluídos.
  • 03Conecta agentes ao Slack, WhatsApp, Teams, Telegram, Gmail, Messenger, Instagram e LiveKit.
  • 04Oferece suporte aos protocolos MCP, A2A e AG-UI.
  • 05Oferece guardrails, detecção de PII e tracing com LangFuse, Logfire e CloudWatch.
  • 06Oferece opções de armazenamento de sessões, como Redis, DynamoDB e Cosmos DB, além de bases de conhecimento, como ChromaDB e Neo4j.

Casos de uso

  • Levar um agente protótipo criado com um framework para uma implantação em cloud de produção sem reescrevê-lo.
  • Disponibilizar o mesmo agente para usuários pelo Slack, Teams, WhatsApp e e-mail.
  • Executar agentes sujeitos a requisitos de compliance que precisam de guardrails, traces de auditoria e controle de residência de dados.
  • Implantar agentes em um cluster Kubernetes existente ou em um ambiente on-prem isolado de redes externas.

Início rápido

  1. 1

    Instale o pacote com pip (Python 3.12 a 3.13).

    pip install agentkernel
  2. 2

    Salve o exemplo multiagente do README como um arquivo Python e execute-o com a CLI.

Antes de usar

  • Requer Python 3.12 a 3.13, portanto não oferece suporte a versões anteriores ou posteriores do Python.
  • O exemplo de início rápido requer a configuração do OpenAI Agents SDK, mas o README não mostra como fornecer as chaves de API.
  • Muitas integrações (implantações na nuvem, canais, sandboxes etc.) exigem configuração adicional além da instalação básica.

Em coleções

Frameworks e apps de agentes de IA open sourceServidores MCPPlataformas de OpenTelemetry e observabilidade

Tópicos

#ai-agents#mcp#a2a#multi-cloud#kubernetes#observability#guardrails#serverless#adk#aws

Perguntas frequentes

O que é agent-kernel?
Uma plataforma Python para implantar e executar agentes de IA corporativos em diferentes frameworks, clouds e canais de mensagens, com suporte a MCP e A2A. O Agent Kernel é uma camada de plataforma para executar agentes de IA criados com frameworks como OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI e Google ADK. Os desenvolvedores mantêm o código dos agentes e deixam a plataforma cuidar da implantação, da execução de solicitações em fila, do armazenamento de sessões e das conexões com bases de conhecimento. Assim, trocar de framework ou de cloud não exige reescrever a aplicação.
agent-kernel é gratuito? Qual é a licença?
agent-kernel é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
agent-kernel ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de agent-kernel foi em 6 de nov. de 2026.
Para que posso usar agent-kernel?
Levar um agente protótipo criado com um framework para uma implantação em cloud de produção sem reescrevê-lo. Disponibilizar o mesmo agente para usuários pelo Slack, Teams, WhatsApp e e-mail. Executar agentes sujeitos a requisitos de compliance que precisam de guardrails, traces de auditoria e controle de residência de dados. Implantar agentes em um cluster Kubernetes existente ou em um ambiente on-prem isolado de redes externas.
Como instalar agent-kernel?
Instale o pacote com pip (Python 3.12 a 3.13).: pip install agentkernel Salve o exemplo multiagente do README como um arquivo Python e execute-o com a CLI.
Onde consigo agent-kernel?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/yaalalabs/agent-kernel

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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