Repolode
scaleapi

scaleapi/agentenv-framework

Python SDK и CLI для создания, развёртывания и запуска контейнеризированных сред агентного RL, а также задач для оценки агентов.

Звёзды
415
Форки
55
Открытые issues
39
Последний коммит
19 часов назад

Что это?

AgentEnv Framework — это Python SDK и CLI для создания сред, в которых могут действовать AI-агенты, и задач, оценивающих их действия. Каждая среда — это контейнеризированный сервер, который поддерживает открытый протокол agentenv-framework-protocol. Фреймворк собирает среды в версионируемые образы, развёртывает их за шлюзом, подключает к ним агента и запускает верификатор, оценивающий результат.

Основные команды: agent-env run hello запускает встроенную задачу без Docker и настройки модели, а agent-env up открывает обозреватель локальных сред. По умолчанию среды и агенты работают в контейнерах на локальном демоне Docker; также описана поддержка других провайдеров изолированных сред. Локальные хранилища работают сразу, а хранилища на базе AWS и GCP доступны как дополнительные компоненты. Задачи можно предоставлять в виде сред OpenEnv, а плагины могут добавлять типы сред, провайдеров, шаги задач и хранилища.

Ключевые возможности

  • 01Собирает среды в версионируемые контейнерные образы и развёртывает их за шлюзом.
  • 02Подключает агентов к средам и оценивает их действия с помощью верификаторов задач.
  • 03Устанавливается через pip или uv и запускает встроенную задачу hello без дополнительной настройки.
  • 04По умолчанию поддерживает локальные хранилища; хранилища на базе AWS и GCP доступны как дополнительные компоненты.
  • 05Позволяет установленным плагинам добавлять типы сред, провайдеров изолированных сред, шаги задач и хранилища.
  • 06Предоставляет задачи в виде сред OpenEnv, которые любой клиент OpenEnv может сбрасывать и выполнять в них шаги.

Сценарии использования

  • Создание сред обучения с подкреплением, где агенты используют инструменты, а верификатор оценивает их действия.
  • Оценка LLM-агентов на многошаговых задачах в изолированных контейнерах.
  • Добавление собственных типов сред или провайдеров изолированных сред с помощью пакета-плагина.
  • Запуск задач для агентов в определённом часовом поясе с планированием по местному времени.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите команду agent-env как инструмент uv

    uv tool install agentenv-framework
  2. 2

    Запустите встроенную задачу hello (Docker, модель и настройки не требуются)

    agent-env run hello

Что важно знать

  • Для локального запуска окружений необходимо, чтобы работал демон Docker.
  • Требуется Python версии 3.11.4 или новее.
  • Проект находится на версии 0.9.x, и для него не опубликована политика совместимости или прекращения поддержки, поэтому возможны несовместимые изменения.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое agentenv-framework?
Python SDK и CLI для создания, развёртывания и запуска контейнеризированных сред агентного RL, а также задач для оценки агентов. AgentEnv Framework — это Python SDK и CLI для создания сред, в которых могут действовать AI-агенты, и задач, оценивающих их действия. Каждая среда — это контейнеризированный сервер, который поддерживает открытый протокол agentenv-framework-protocol. Фреймворк собирает среды в версионируемые образы, развёртывает их за шлюзом, подключает к ним агента и запускает верификатор, оценивающий результат.
agentenv-framework можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
agentenv-framework распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
agentenv-framework всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в agentenv-framework — 6 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать agentenv-framework?
Создание сред обучения с подкреплением, где агенты используют инструменты, а верификатор оценивает их действия. Оценка LLM-агентов на многошаговых задачах в изолированных контейнерах. Добавление собственных типов сред или провайдеров изолированных сред с помощью пакета-плагина. Запуск задач для агентов в определённом часовом поясе с планированием по местному времени.
Как установить agentenv-framework?
Установите команду agent-env как инструмент uv: uv tool install agentenv-framework Запустите встроенную задачу hello (Docker, модель и настройки не требуются): agent-env run hello
Где скачать agentenv-framework?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/scaleapi/agentenv-framework

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Платформа с открытым исходным кодом для оценки, трассировки, симуляции, защиты и оптимизации приложений на базе LLM и AI-агентов; можно развернуть самостоятельно по лицензии Apache 2.0.

2,3 тыс.+5 за неделю711PythonApache-2.0Обновлён 21 час назад

Открытый Python-фреймворк для создания надёжных RL-сред, где задачи для агентов выполняются в изолированных виртуальных машинах, чтобы обучать AI с учётом человеческих предпочтений.

186+5 за неделю21PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён позавчера

Открытый фреймворк для создания embodied-агентов, которые используют LLM-планировщики, VLA-модели манипуляции и память для выполнения задач на симуляторах и реальных роботах.

1,7 тыс.+41 за неделю160PythonApache-2.0Обновлён позавчера