TypeScript-фреймворк для создания AI-агентов с памятью, инструментами, MCP, RAG, голосовыми функциями и workflow, а также консоль VoltOps для наблюдаемости.
julep-ai/julep
Python-фреймворк для создания устойчивых AI-агентов в виде компонуемых потоков данных, которые могут восстанавливаться после сбоев и объяснять каждый шаг.
- Звёзды
- 6,575
- Форки
- 967
- Открытые issues
- 4
- Последний коммит
- 3 месяца назад
Что это?
Julep позволяет создавать AI-агентов в виде компонуемых устойчивых потоков данных, а не наборов ad hoc циклов. Потоки могут завершаться с ошибкой и возобновляться, безопасно повторять попытки и формировать производное представление, объясняющее каждый шаг. Модель может вызывать только те инструменты, доступ к которым ей явно разрешён.
Основной интерфейс для описания потоков — декоратор `@flow`. Обычные функции Python задают шаги графа, а зарегистрированные инструменты, чистые функции, reasoners (вызовы LLM), ветвления, параллельное выполнение, повторы и тайм-ауты компилируются в неизменяемое представление IR в wire-формате. Основной пакет зависит только от PyYAML, а среда выполнения Temporal устанавливается как дополнительная зависимость.
В пакет входит CLI `julep` для просмотра списка агентов в проекте, проверки стиля, тестирования, запуска, трассировки и развёртывания, а также режим `dry_run`, который выполняет потоки локально с инструментами в памяти и фиктивными reasoners. Дополнительные пакеты подключают выполнение через Temporal или DBOS, ссылки на инструменты MCP, экспорт в OpenTelemetry и Langfuse, а также собственную плоскость управления на FastAPI.
Ключевые возможности
- 01Описывайте рабочие процессы агентов с помощью декоратора `@flow` и обычных функций Python.
- 02Потоки могут возобновляться после сбоев, а шаги — повторяться с тайм-аутами.
- 03Модели разрешено вызывать только явно допущенные инструменты; остальные вызовы запрещены.
- 04Локальный режим `dry_run` выполняет потоки с инструментами в памяти и фиктивными reasoners.
- 05CLI `julep` позволяет просматривать список агентов, проверять стиль, тестировать, запускать, трассировать и развёртывать их.
- 06Дополнительные пакеты поддерживают Temporal, DBOS, MCP, OpenTelemetry и Langfuse.
Сценарии использования
- Создание рабочих процессов на основе LLM, которые должны переживать сбои процессов и безопасно возобновляться.
- Ограничение набора инструментов, доступных агенту, для соблюдения требований или повышения безопасности.
- Трассировка и аудит каждого шага многоэтапного запуска агента.
- Запуск конвейеров агентов в CI с помощью команд проверки стиля и тестирования.
Быстрый старт
- 1
Установите пакет (требуется флаг предварительного выпуска)
pip install --pre julep - 2
Сохраните код быстрого старта из README как скрипт Python и запустите его; для пробного запуска API-ключ не нужен
Что важно знать
- Julep 3 — кандидат на выпуск, поэтому требуется флаг --pre, а API могут измениться до финального выпуска версии 3.0.0.
- Для функций долговременного выполнения нужны дополнительные необязательные компоненты, например julep[temporal]; базовая установка позволяет только создавать и компилировать потоки.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое julep?
- Python-фреймворк для создания устойчивых AI-агентов в виде компонуемых потоков данных, которые могут восстанавливаться после сбоев и объяснять каждый шаг. Julep позволяет создавать AI-агентов в виде компонуемых устойчивых потоков данных, а не наборов ad hoc циклов. Потоки могут завершаться с ошибкой и возобновляться, безопасно повторять попытки и формировать производное представление, объясняющее каждый шаг. Модель может вызывать только те инструменты, доступ к которым ей явно разрешён.
- julep можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- julep распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- julep всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в julep — 6 авг. 2026 г..
- Для чего можно использовать julep?
- Создание рабочих процессов на основе LLM, которые должны переживать сбои процессов и безопасно возобновляться. Ограничение набора инструментов, доступных агенту, для соблюдения требований или повышения безопасности. Трассировка и аудит каждого шага многоэтапного запуска агента. Запуск конвейеров агентов в CI с помощью команд проверки стиля и тестирования.
- Как установить julep?
- Установите пакет (требуется флаг предварительного выпуска): pip install --pre julep Сохраните код быстрого старта из README как скрипт Python и запустите его; для пробного запуска API-ключ не нужен
- Где скачать julep?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/julep-ai/julep
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Библиотека Python для создания приложений с принятием решений — например, чат-ботов и агентов — в виде конечных автоматов с встроенным UI для трассировки и мониторинга.
Мультиагентный фреймворк на Go, Rust и Python для запуска LLM-агентов в production с workflow на Temporal и лимитами токенов.
Фреймворк для автономного управления Android-устройствами и компьютерами: LLM-планировщик и LLM-поисковик выполняют задачи на естественном языке.
Фреймворк и среда выполнения на Python для создания, публикации и управления платформами AI-агентов с веб-интерфейсом администрирования.
Open source MCP-сервер, который подключает AI-агентов, IDE и приложения к базам данных с помощью готовых инструментов или собственных определений инструментов.