Python-фреймворк и CLI для создания, запуска и оценки LLM-агентов с поддержкой MCP, Agent Skills, ACP и A2A.
Atmosphere/atmosphere
Среда выполнения для ИИ-агентов на JVM с потоковой передачей токенов по WebSocket, SSE или gRPC и единым SPI для 12 адаптеров LLM-фреймворков.
- Звёзды
- 3,830
- Форки
- 763
- Открытые issues
- 5
- Последний коммит
- 3 дня назад
Что это?
Atmosphere — Java-фреймворк для запуска ИИ-агентов в качестве сервисов реального времени. Обычный класс с аннотацией @Agent получает браузерный эндпоинт с потоковой передачей токенов, командами, вызовами инструментов и памятью; этого же агента можно предоставлять через MCP, A2A и AG-UI. Поддерживаются WebSocket, SSE, long-polling и gRPC, а WebTransport поверх HTTP/3 доступен как дополнительный модуль.
В основе среды выполнения лежит AgentRuntime SPI с адаптерами для Spring AI, LangChain4j, Google ADK, Embabel, Koog, Semantic Kernel, AgentScope, Anthropic, Cohere, CrewAI и других решений. Благодаря этому код приложения не меняется при смене базового фреймворка. Проект рассчитан на команды, работающие с JVM и создающие агентов с участием человека или для нескольких каналов, которым нужны механизмы управления. В него входят допуск по политикам, промпты с ограниченной областью действия, подтверждение вызова инструментов, редактирование PII, лимиты расходов, надёжные контрольные точки и возобновляемые сессии.
В проект также входят модули каналов Slack, Telegram, Discord, WhatsApp и Messenger, CLI для создания каркаса приложения и TypeScript-клиент (atmosphere.js) для React, Vue, Svelte и React Native.
Ключевые возможности
- 01Передаёт токены агента клиентам по WebSocket, SSE, long-polling и gRPC
- 02Единый AgentRuntime SPI с адаптерами для Spring AI, LangChain4j, ADK и других фреймворков
- 03Предоставляет доступ к одному и тому же агенту через эндпоинты MCP, A2A и AG-UI
- 04Допуск по политикам, подтверждение вызова инструментов, редактирование PII и лимиты расходов для каждого арендатора
- 05Надёжное подтверждение операций HITL и возобновляемые сессии с контрольными точками
- 06Адаптеры каналов для Slack, Telegram, Discord, WhatsApp и Messenger
Сценарии использования
- Добавление эндпоинта потокового ИИ-чата в существующий сервис на Spring Boot или Quarkus
- Создание управляемых агентов, которым требуется подтверждение человека перед запуском инструментов
- Одновременное предоставление доступа к одному агенту из браузеров, клиентов MCP и других агентов A2A
- Запуск многоканального бота поддержки в Slack и Telegram на единой кодовой базе для JVM
Быстрый старт
- 1
Установите Atmosphere CLI с помощью Homebrew
brew install Atmosphere/tap/atmosphere - 2
Запустите пример приложения с помощью CLI
atmosphere run spring-boot-multi-agent-startup-team
Что важно знать
- Для работы стандартных функций ИИ требуется ключ API LLM.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое atmosphere?
- Среда выполнения для ИИ-агентов на JVM с потоковой передачей токенов по WebSocket, SSE или gRPC и единым SPI для 12 адаптеров LLM-фреймворков. Atmosphere — Java-фреймворк для запуска ИИ-агентов в качестве сервисов реального времени. Обычный класс с аннотацией @Agent получает браузерный эндпоинт с потоковой передачей токенов, командами, вызовами инструментов и памятью; этого же агента можно предоставлять через MCP, A2A и AG-UI. Поддерживаются WebSocket, SSE, long-polling и gRPC, а WebTransport поверх HTTP/3 доступен как дополнительный модуль.
- atmosphere можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- atmosphere распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- atmosphere всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в atmosphere — 6 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать atmosphere?
- Добавление эндпоинта потокового ИИ-чата в существующий сервис на Spring Boot или Quarkus Создание управляемых агентов, которым требуется подтверждение человека перед запуском инструментов Одновременное предоставление доступа к одному агенту из браузеров, клиентов MCP и других агентов A2A Запуск многоканального бота поддержки в Slack и Telegram на единой кодовой базе для JVM
- Как установить atmosphere?
- Установите Atmosphere CLI с помощью Homebrew: brew install Atmosphere/tap/atmosphere Запустите пример приложения с помощью CLI: atmosphere run spring-boot-multi-agent-startup-team
- Где скачать atmosphere?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Atmosphere/atmosphere
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Python SDK и CLI для создания, развёртывания и запуска контейнеризированных сред агентного RL, а также задач для оценки агентов.
Python-фреймворк для создания AI-агентов на базе LLM и инструментов, а также координации агентов в мультиагентных сценариях.
Middleware с настройкой через конфигурацию для создания мультиагентных разговорных AI-систем на основе JSON, поддерживающий 19+ LLM-провайдеров, MCP и A2A, RAG и постоянную память.
Java-инструментарий Google для создания, оценки и развёртывания AI-агентов с API в стиле Python ADK, где агенты описываются в коде.
Подборка практических Jupyter-лабораторных работ по управлению AI-моделями, инструментами MCP и агентами через AI Gateway в Azure API Management.