АГАТ (Agat)

Запускайте AI-агентов и визуальные процессы на своих моделях — с согласованиями и журналом выполнения.

English · Первый результат · Документация · Релизы · Участие

АГАТ объединяет модели, вычислительные узлы и задачи в одном веб-интерфейсе. Подходит для работы с документами, поиска по базе знаний и процессов, в которых несколько агентов выполняют шаги с участием человека. Модели работают на ваших машинах через Ollama, LM Studio, vLLM или llama.cpp.

Интерфейс приложения с тестовыми данными. Редактор процессов · Знакомство за минуту.

Что можно сделать

Статус версии

1.7.0 — public preview, публикуемый как GitHub prerelease для локального знакомства и оценки в своём контуре. Номер версии не означает прохождения production qualification.

Ограничения и обновление: release notes 1.7.0. Дальнейшие работы: roadmap.

Возможности

• Агенты и процессы: каталог готовых агентов, визуальный редактор, 13 шаблонов процессов, условия, циклы и согласования.
• Управление нагрузкой: локальные и удалённые воркеры, очередь задач, выбор моделей и ограничения параллельного выполнения.
• Знания и инструменты: локальный RAG, поиск в интернете, MCP-инструменты и обмен задачами по A2A.
• Контроль выполнения: подтверждение действий, журнал запусков, сохранение результатов и сравнение качества ответов.
• Варианты развёртывания: локальный запуск с SQLite, Docker Compose или Kubernetes; PostgreSQL и Temporal для расширенных сценариев.

Быстрый запуск

Для локального знакомства нужны Git, Node.js 24 (минимум 22.13), Python 3.10+ и запущенная Ollama. Объём памяти зависит от модели, квантования и контекста; ниже используется llama3.2:latest.

В первом терминале:

git clone --branch v1.7.0 https://github.com/Solutions-of-Security/Agat.git
cd Agat
npm ci
npm run build
npm start

Во втором терминале, из корня репозитория, загрузите модель и подключите воркер:

ollama pull llama3.2:latest
python3 workers/agat_worker.py \
  --enrollment-token agat-local-enrollment \
  --models llama3.2:latest \
  --no-web

Откройте http://127.0.0.1:8787. В разделе «Узлы» проверьте подключение воркера, затем откройте Создание → Агенты → Новый агент. В первом сценарии даны готовые имя, инструкция, входной текст и критерии ответа. Результат появится в «Запуски».

Этот сценарий использует один coordinator, SQLite и локальный доступ без администраторского токена. Встроенный enrollment token предназначен для знакомства на своём компьютере. Для сети настройте отдельные секреты и HTTPS по руководству по установке.

Альтернативы: Docker Compose, другие модели и удалённые машины, Kubernetes в Docker Desktop.

Документация

• Установка, Docker Compose и подключение воркеров
• Создание агентов и маркетплейс
• Визуальные процессы и каталог шаблонов
• Архитектура и HTTP API
• Безопасность и эксплуатация
• Планы развития
• Полное оглавление документации

Разработка и участие

После npm ci запустите npm run dev:api и npm run dev:web в разных терминалах. Интерфейс разработки доступен на http://127.0.0.1:5173.

Перед отправкой изменений:

npm run typecheck
npm test
npm run build
npm run docs:check

Обычные тесты не требуют запущенной модели. Интеграционные проверки с Ollama, PostgreSQL и другими сервисами описаны в оглавлении.

Проект поддерживает Solutions-of-Security. Подготовка окружения, браузерные проверки и правила PR: CONTRIBUTING. Ошибки и вопросы: SUPPORT. Уязвимости: приватный канал.

Лицензия

Apache License 2.0. Уведомление об авторских правах — NOTICE. Сторонние компоненты сохраняют собственные лицензии.