galdor
Нативный Go фреймворк для создания, оркестрации и наблюдения за AI-агентами с встроенной наблюдаемостью OpenTelemetry и самостоятельным дашбордом.
galdor
Что такое galdor?
Как использовать galdor?
- 1Установите основной модуль и провайдеры: go get github.com/YasserCR/galdor@v1.0.0
- 2Импортируйте провайдер (например, anthropic) и пакет agent.
- 3Создайте провайдер с API-ключом.
- 4Запустите агента с agent.Run().
- 5Опционально используйте CLI для наблюдаемости: galdor ui --db ./traces.db
galdor Ключевые возможности
- Встроенная наблюдаемость OpenTelemetry с SQLite хранилищем трейсов и дашбордом
- Типобезопасные инструменты с JSON схемами, полученными через рефлексию
- Встроенное многоагентное управление (паттерны Supervisor и Swarm)
- Клиент и сервер MCP (stdio, SSE, Streamable HTTP)
- Поддержка протокола A2A (спецификация Google)
- Детерминированное воспроизведение из записанных фикстур
- Человек в цикле с InterruptBefore и Resume
- Самостоятельно размещённые эмбеддинги через HTTP
- Подготовка к продакшену: повторные попытки/backoff, таймауты, восстановление после паники
- Провайдеры для Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock
galdor Сценарии использования
- Создание одно- или многоагентных AI-приложений на Go
- Аудируемые рабочие процессы агентов с телеметрией и воспроизведением
- Предоставление инструментов через MCP для Claude Desktop и других клиентов
- Межагентное общение A2A
- Соответствующие требованиям или изолированные развёртывания, требующие самостоятельной наблюдаемости
galdor Цены и бесплатный доступ
Модель оплаты galdor: Бесплатно.
galdor Плюсы и минусы
Плюсы
- Полная самостоятельная наблюдаемость с встроенным дашбордом
- Нативный Go, развёртывание одним бинарным файлом
- Сильная типобезопасность с дженериками и рефлексией
- Встроенные многоагентные паттерны и поддержка протоколов (MCP, A2A)
- Детерминированное воспроизведение для тестирования и отладки
Минусы
- Меньшая экосистема по сравнению с LangChain Python
- Ограниченный охват провайдеров (4 LLM провайдера) по сравнению с некоторыми альтернативами
- Относительно новый проект с меньшим сообществом
Для чего лучше всего подходит galdor?
- Go-разработчики, создающие AI-агентов производственного уровня
- Команды, которым нужны самостоятельные, аудируемые фреймворки для агентов
- Проекты, требующие MCP сервер или A2A совместимость на Go
- Среды с ограничениями соответствия или изоляции
Частые вопросы о galdor
Бесплатные альтернативы galdor
Многоагентная ИИ-среда выполнения для Python-разработчиков с примитивами, вдохновленными ОС: планирование заданий, оркестрация DAG, память и выполнение инструментов.
Memento — это ИИ-инструмент, который извлекает важные сведения из вашей электронной почты, организуя их вокруг людей, проектов и тем, которые имеют для вас значение.
Viktor — это AI-сотрудник, который подключается к более чем 3 200 инструментам и выполняет задачи, такие как создание отчетов, дашбордов, кода и кампаний, прямо в Slack или Microsoft Teams.
Happycapy — это агент-нативная компьютерная платформа, которая предоставляет облачную среду «песочницы» для запуска ИИ-агентов с целью автоматизации задач через визуальный интерфейс рабочего стола.
Command Center — это агентная среда разработки, которая помогает командам выпускать код, созданный ИИ, в продакшн в 2 раза быстрее.
Zero.xyz предоставляет AI-агентам мгновенный доступ к более чем 4,000 инструментов, API и сервисов без необходимости в учетных записях или API-ключах.
WorkBeaver — это агентная платформа автоматизации, которая автоматизирует повторяющиеся административные задачи непосредственно в ваших существующих инструментах без необходимости программирования.
Best alternatives AI Tools to galdor
Многоагентная ИИ-среда выполнения для Python-разработчиков с примитивами, вдохновленными ОС: планирование заданий, оркестрация DAG, память и выполнение инструментов.
Memento — это ИИ-инструмент, который извлекает важные сведения из вашей электронной почты, организуя их вокруг людей, проектов и тем, которые имеют для вас значение.
ctx — это контекстно-зависимый рекомендательный движок, который динамически выбирает лучшие навыки, агенты и MCP для вашей текущей задачи программирования, используя огромный граф знаний.
Локально-ориентированный AI-движок для macOS, который создаёт приватную память на основе OCR экрана, электронной почты и календаря, а затем предоставляет проактивную помощь и автономное выполнение задач.
Reality Kernel обеспечивает каузальную верификацию для AI-агентов путем симуляции действий в теневых мирах, предотвращая атаки, незаметные для LLM-судей.
AIsa предоставляет единый API-ключ для ИИ-агентов, позволяющий получать доступ к более чем 1000 LLM, API и навыков с автономными микроплатежами.