Kocoro-lab/Shannon

Что это?

Ключевые возможности

• 01Автоматический выбор стратегии выполнения в зависимости от сложности задачи
• 02Workflow на Temporal с воспроизведением прошлых запусков для отладки
• 03Лимиты токенов для каждой задачи с автоматическим переключением модели
• 04Песочница WASI для выполнения кода и опциональные этапы подтверждения человеком
• 05Совместимый с OpenAI endpoint API, Python SDK и desktop-приложение
• 06Поддержка множества LLM-провайдеров, включая локальные модели через Ollama и vLLM

Сценарии использования

• Выполнение многоэтапных исследовательских задач и анализа с ограничением расходов
• Добавление этапов подтверждения перед тем, как агенты выполнят чувствительные действия
• Подключение существующего кода на OpenAI SDK к собственному серверу с агентами
• Планирование регулярных задач для агентов, например ежедневного анализа рынка

Быстрый старт

1. 1

   Запустите скрипт установки одной командой из README (сначала проверьте его: скрипт передаётся в bash).

2. 2

   Установите Python SDK.

   pip install shannon-sdk
3. 3

   Отправьте первую задачу через REST API.

   curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "What is the capital of France?", "session_id": "demo"}'

Что важно знать

• !Требуются Docker и Docker Compose, а также API-ключ как минимум одного провайдера LLM.
• !Установка одной командой запускает удалённый скрипт, передаваемый в bash.
• !Дополнительный сервис браузера Playwright добавляет образ размером примерно 3,4 ГБ.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое Shannon?

Мультиагентный фреймворк на Go, Rust и Python для запуска LLM-агентов в production с workflow на Temporal и лимитами токенов. Shannon — фреймворк для оркестрации нескольких AI-агентов, предназначенный для их надёжной работы в production. Задачи можно отправлять через REST API, совместимый с OpenAI endpoint, Python SDK или desktop-приложение. В зависимости от сложности задачи система выбирает одну из стратегий выполнения: простой ответ одного агента, разветвление и объединение DAG, циклы ReAct, исследование, поиск решений по дереву мыслей или работа команд агентов.

Shannon можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

Shannon распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

Shannon всё ещё поддерживается?

Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в Shannon — 5 сент. 2026 г..

Для чего можно использовать Shannon?

Выполнение многоэтапных исследовательских задач и анализа с ограничением расходов Добавление этапов подтверждения перед тем, как агенты выполнят чувствительные действия Подключение существующего кода на OpenAI SDK к собственному серверу с агентами Планирование регулярных задач для агентов, например ежедневного анализа рынка

Как установить Shannon?

Запустите скрипт установки одной командой из README (сначала проверьте его: скрипт передаётся в bash). Установите Python SDK.: pip install shannon-sdk Отправьте первую задачу через REST API.: curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "What is the capital of France?", "session_id": "demo"}'

Где скачать Shannon?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Kocoro-lab/Shannon