galdor
Framework asli Go untuk membangun, mengorkestrasi, dan mengamati agen AI dengan observabilitas OpenTelemetry asli dan dasbor yang dihosting sendiri.
galdor
Apa itu galdor?
Cara menggunakan galdor?
- 1Pasang modul inti dan penyedia: go get github.com/YasserCR/galdor@v1.0.0
- 2Impor penyedia (misalnya, anthropic) dan paket agen.
- 3Buat penyedia dengan kunci API.
- 4Jalankan agen dengan agent.Run().
- 5Secara opsional, gunakan CLI untuk observabilitas: galdor ui --db ./traces.db
galdor Fitur utama
- Observabilitas OpenTelemetry asli dengan penyimpanan jejak SQLite tertanam dan dasbor
- Alat yang aman tipe dengan skema JSON turunan refleksi
- Pengawasan multi-agen (pola Supervisor dan Swarm) bawaan
- Klien dan server MCP (stdio, SSE, Streamable HTTP)
- Dukungan protokol A2A (spesifikasi Google)
- Pemutaran ulang deterministik dari fikstur yang direkam
- Manusia-dalam-lingkaran dengan InterruptBefore dan Resume
- Embedding yang dihosting sendiri melalui HTTP
- Pengerasan produksi: percobaan ulang/backoff, batas waktu, pemulihan panic
- Penyedia untuk Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock
galdor Contoh penggunaan
- Membangun aplikasi AI agen tunggal atau multi-agen di Go
- Alur kerja agen yang dapat diaudit dengan telemetri dan pemutaran ulang
- Mengekspos alat melalui MCP ke Claude Desktop dan klien lainnya
- Komunikasi lintas agen A2A
- Penyebaran yang sesuai atau terisolasi yang membutuhkan observabilitas yang dihosting sendiri
galdor Harga dan kredit gratis
galdor menggunakan model Gratis.
galdor Kelebihan dan kekurangan
Kelebihan
- Observabilitas yang dihosting sendiri sepenuhnya dengan dasbor tertanam
- Asli Go, penerapan biner tunggal
- Keamanan tipe yang kuat dengan generik dan refleksi
- Pola multi-agen bawaan dan dukungan protokol (MCP, A2A)
- Pemutaran ulang deterministik untuk pengujian dan debugging
Kekurangan
- Ekosistem lebih kecil daripada LangChain Python
- Cakupan penyedia terbatas (4 penyedia LLM) dibandingkan dengan beberapa alternatif
- Proyek yang relatif baru dengan komunitas yang lebih kecil
galdor paling cocok untuk apa?
- Pengembang Go yang membangun agen AI tingkat produksi
- Tim yang membutuhkan kerangka kerja agen yang dihosting sendiri dan dapat diaudit
- Proyek yang memerlukan server MCP atau interoperabilitas A2A di Go
- Lingkungan dengan kepatuhan atau batasan isolasi
Pertanyaan umum tentang galdor
Alternatif gratis untuk galdor
Runtime AI multi-agen untuk pengembang Python dengan primitif terinspirasi OS seperti penjadwalan pekerjaan, orkestrasi DAG, memori, dan eksekusi alat.
Memento adalah alat AI yang menampilkan riwayat penting Anda dari surel, mengaturnya berdasarkan orang, proyek, dan topik yang penting bagi Anda.
Viktor adalah karyawan AI yang terhubung dengan lebih dari 3.200 alat dan melakukan tugas seperti membuat laporan, dasbor, kode, dan kampanye langsung di Slack atau Microsoft Teams.
Happycapy adalah platform komputer yang berfokus pada agen yang menyediakan lingkungan sandbox berbasis cloud untuk menjalankan agen AI guna mengotomatiskan tugas melalui antarmuka desktop visual.
Command Center adalah lingkungan coding agentik yang membantu tim mengirimkan kode yang dihasilkan AI ke produksi 2x lebih cepat.
Zero.xyz memberi agen AI akses instan ke lebih dari 4.000 alat, API, dan layanan tanpa perlu akun atau kunci API.
WorkBeaver adalah platform otomatisasi agen yang mengotomatiskan tugas administratif berulang langsung di dalam alat yang Anda miliki tanpa perlu pengkodean.
Best alternatives AI Tools to galdor
Runtime AI multi-agen untuk pengembang Python dengan primitif terinspirasi OS seperti penjadwalan pekerjaan, orkestrasi DAG, memori, dan eksekusi alat.
Memento adalah alat AI yang menampilkan riwayat penting Anda dari surel, mengaturnya berdasarkan orang, proyek, dan topik yang penting bagi Anda.
ctx adalah mesin rekomendasi sadar konteks yang secara dinamis memilih keterampilan, agen, dan MCP terbaik untuk tugas pengodean Anda saat ini menggunakan grafik pengetahuan yang besar.
Mesin kecerdasan AI prioritas-lokal untuk macOS yang membangun memori pribadi dari OCR layar, email, dan kalender, lalu memberikan bantuan proaktif dan eksekusi tugas otonom.
Reality Kernel menyediakan verifikasi kausal untuk agen AI dengan mensimulasikan tindakan di seluruh dunia bayangan, mencegah serangan yang tidak terdeteksi oleh hakim LLM.
AIsa menyediakan satu kunci API untuk agen AI agar dapat mengakses lebih dari 1000 LLM, API, dan keterampilan dengan pembayaran mikro otonom.