galdor
Nawnatywny framework Go do budowania, orkiestracji i obserwowania agentów AI z natywną obserwowalnością OpenTelemetry i samodzielnie hostowanym panelem.
galdor
Czym jest galdor?
Jak używać galdor?
- 1Zainstaluj moduł główny i dostawców: go get github.com/YasserCR/galdor@v1.0.0
- 2Zaimportuj dostawcę (np. anthropic) i pakiet agenta.
- 3Utwórz dostawcę z kluczem API.
- 4Uruchom agenta za pomocą agent.Run().
- 5Opcjonalnie użyj CLI do obserwowalności: galdor ui --db ./traces.db
galdor Najważniejsze funkcje
- Natywna obserwowalność OpenTelemetry z wbudowanym magazynem śladów SQLite i panelem
- Narzędzia z bezpiecznym typowaniem z schematami JSON wyprowadzanymi przez refleksję
- Wbudowany nadzór wieloagentowy (wzorce Supervisor i Swarm)
- Klient i serwer MCP (stdio, SSE, Streamable HTTP)
- Obsługa protokołu A2A (specyfikacja Google)
- Deterministyczne odtwarzanie z nagranych fixture
- Człowiek w pętli z InterruptBefore i Resume
- Samodzielnie hostowane embeddingi przez HTTP
- Wzmocnienie produkcyjne: ponawianie/wycofywanie, limity czasowe, odzyskiwanie po panic
- Dostawcy dla Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock
galdor Zastosowania
- Budowanie jedno- lub wieloagentowych aplikacji AI w Go
- Audytowalne przepływy pracy agentów z telemetrią i odtwarzaniem
- Udostępnianie narzędzi przez MCP dla Claude Desktop i innych klientów
- Komunikacja międzyagentowa A2A
- Wdrożenia zgodne z przepisami lub odizolowane, wymagające samodzielnie hostowanej obserwowalności
galdor Ceny i darmowe kredyty
galdor działa w modelu Darmowe.
galdor Plusy i minusy
Plusy
- Pełna samodzielnie hostowana obserwowalność z wbudowanym panelem
- Natywny Go, wdrożenie w jednym pliku binarnym
- Silne bezpieczeństwo typów z generykami i refleksją
- Wbudowane wzorce wieloagentowe i obsługa protokołów (MCP, A2A)
- Deterministyczne odtwarzanie do testowania i debugowania
Minusy
- Mniejszy ekosystem niż LangChain Python
- Ograniczona liczba dostawców (4 dostawców LLM) w porównaniu z niektórymi alternatywami
- Stosunkowo nowy projekt z mniejszą społecznością
Do czego najlepiej nadaje się galdor?
- Programiści Go budujący agentów AI klasy produkcyjnej
- Zespoły potrzebujące samodzielnie hostowanych, audytowalnych frameworków agentów
- Projekty wymagające serwera MCP lub interoperacyjności A2A w Go
- Środowiska z ograniczeniami zgodności lub odizolowane
Najczęstsze pytania o galdor
Darmowe alternatywy dla galdor
Wieloagentowe środowisko wykonawcze AI dla programistów Pythona z prymitywami inspirowanymi OS, takimi jak planowanie zadań, orkiestracja DAG, pamięć i wykonywanie narzędzi.
Memento to narzędzie AI, które wydobywa z Twoich e-maili ważną historię, organizując ją wokół osób, projektów i tematów, które są dla Ciebie istotne.
Viktor to pracownik AI, który łączy się z ponad 3200 narzędziami i wykonuje zadania, takie jak generowanie raportów, dashboardów, kodu i kampanii bezpośrednio w Slack lub Microsoft Teams.
Happycapy to platforma komputerowa natywna dla agentów, która zapewnia środowisko piaskownicy w chmurze do uruchamiania agentów AI w celu automatyzacji zadań za pomocą wizualnego interfejsu pulpitu.
Command Center to agentowe środowisko kodowania, które pomaga zespołom wdrażać kod generowany przez AI do produkcji 2 razy szybciej.
Zero.xyz zapewnia agentom AI natychmiastowy dostęp do ponad 4 000 narzędzi, API i usług bez potrzeby posiadania kont lub kluczy API.
WorkBeaver to platforma automatyzacji agentowej, która automatyzuje powtarzalne zadania administracyjne bezpośrednio w istniejących narzędziach, bez konieczności kodowania.
Best alternatives AI Tools to galdor
Wieloagentowe środowisko wykonawcze AI dla programistów Pythona z prymitywami inspirowanymi OS, takimi jak planowanie zadań, orkiestracja DAG, pamięć i wykonywanie narzędzi.
Memento to narzędzie AI, które wydobywa z Twoich e-maili ważną historię, organizując ją wokół osób, projektów i tematów, które są dla Ciebie istotne.
ctx to silnik rekomendacyjny uwzględniający kontekst, który dynamicznie wybiera najlepsze umiejętności, agentów i MCP-y do bieżącego zadania programistycznego, korzystając z ogromnego grafu wiedzy.
Lokalny silnik inteligencji AI dla macOS, który buduje prywatną pamięć z OCR ekranu, e-maili i kalendarza, a następnie zapewnia proaktywną pomoc i autonomiczne wykonywanie zadań.
Reality Kernel zapewnia weryfikację przyczynową dla agentów SI poprzez symulację działań w światach cieni, zapobiegając atakom niewykrywalnym przez sędziów LLM.
AIsa zapewnia jeden klucz API dla agentów AI, umożliwiając dostęp do ponad 1000 modeli LLM, API i umiejętności z autonomicznymi mikropłatnościami.