galdor
AI ajanları oluşturmak, yönetmek ve gözlemlemek için Go-native bir framework, yerleşik OpenTelemetry gözlemlenebilirliği ve kendi kendine barındırılan bir dashboard ile.
galdor
Nedir galdor?
Nasıl kullanılır galdor?
- 1Temel modülü ve sağlayıcıları yükleyin: go get github.com/YasserCR/galdor@v1.0.0
- 2Sağlayıcıyı (örneğin anthropic) ve ajan paketini içe aktarın.
- 3API anahtarı ile bir sağlayıcı oluşturun.
- 4agent.Run() ile bir ajan çalıştırın.
- 5İsteğe bağlı olarak gözlemlenebilirlik için CLI'yi kullanın: galdor ui --db ./traces.db
galdor Temel özellikler
- Gömülü SQLite iz deposu ve dashboard ile yerel OpenTelemetry gözlemlenebilirliği
- Yansıma türevli JSON şemaları ile tip güvenli araçlar
- Yerleşik çoklu ajan denetimi (Supervisor ve Swarm desenleri)
- MCP istemci ve sunucusu (stdio, SSE, Streamable HTTP)
- A2A protokol desteği (Google spesifikasyonu)
- Kaydedilmiş fikstürlerden deterministik tekrar oynatma
- InterruptBefore ve Resume ile insan döngüde
- HTTP üzerinden kendi kendine barındırılan gömme işlemleri
- Üretim sertleştirme: yeniden deneme/gecikme, zaman aşımları, panik kurtarma
- Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock için sağlayıcılar
galdor Kullanım senaryoları
- Go'da tek veya çoklu ajan AI uygulamaları oluşturma
- Telemetri ve tekrar ile denetlenebilir ajan iş akışları
- MCP aracılığıyla araçları Claude Desktop ve diğer istemcilere sunma
- Ajanlar arası A2A iletişimi
- Kendi kendine barındırılan gözlemlenebilirlik gerektiren uyumlu veya hava boşluklu dağıtımlar
galdor Fiyatlar ve ücretsiz krediler
galdor, Ücretsiz modeliyle çalışır.
galdor Artılar ve eksiler
Artılar
- Gömülü dashboard ile tam kendi kendine barındırılan gözlemlenebilirlik
- Go-native, tek ikili dağıtım
- Generikler ve yansıma ile güçlü tip güvenliği
- Yerleşik çoklu ajan desenleri ve protokol desteği (MCP, A2A)
- Test ve hata ayıklama için deterministik yeniden oynatma
Eksiler
- LangChain Python'dan daha küçük ekosistem
- Bazı alternatiflere kıyasla sınırlı sağlayıcı kapsamı (4 LLM sağlayıcısı)
- Daha küçük topluluğa sahip nispeten yeni proje
galdor en çok ne için uygundur?
- Üretim kalitesinde AI ajanları oluşturan Go geliştiricileri
- Kendi kendine barındırılan, denetlenebilir ajan çerçevelerine ihtiyaç duyan ekipler
- Go'da MCP sunucusu veya A2A birlikte çalışabilirliği gerektiren projeler
- Uyumluluk veya hava boşluğu kısıtlamaları olan ortamlar
galdor hakkında SSS
galdor için ücretsiz alternatifler
Python geliştiricileri için iş zamanlama, DAG orkestrasyonu, bellek ve araç yürütme gibi işletim sistemi benzeri ilkellerle çoklu ajan AI çalışma zamanı.
Memento, e-postalarınızdaki önemli geçmişinizi yüzeye çıkaran ve bunu sizin için önemli olan kişiler, projeler ve konular etrafında düzenleyen bir yapay zeka aracıdır.
Viktor, 3.200'den fazla araca bağlanan ve doğrudan Slack veya Microsoft Teams'de raporlar, panolar, kod ve kampanyalar oluşturma gibi görevleri yerine getiren bir yapay zeka çalışanıdır.
Happycapy, yapay zeka ajanlarının görsel bir masaüstü arayüzü aracılığıyla görevleri otomatikleştirmesi için bulut tabanlı bir sandbox ortamı sunan, ajan-yerel bir bilgisayar platformudur.
Command Center, takımların AI ile üretilen kodu 2 kat daha hızlı bir şekilde üretime almasına yardımcı olan ajan kodlama ortamıdır.
Zero.xyz, yapay zeka ajanlarına hesap veya API anahtarı gerektirmeden 4.000'den fazla araç, API ve hizmete anında erişim sağlar.
WorkBeaver, mevcut araçlarınızda herhangi bir kodlama gerektirmeden doğrudan tekrarlayan idari görevleri otomatikleştiren bir etmen otomasyon platformudur.
Best alternatives AI Tools to galdor
Python geliştiricileri için iş zamanlama, DAG orkestrasyonu, bellek ve araç yürütme gibi işletim sistemi benzeri ilkellerle çoklu ajan AI çalışma zamanı.
Memento, e-postalarınızdaki önemli geçmişinizi yüzeye çıkaran ve bunu sizin için önemli olan kişiler, projeler ve konular etrafında düzenleyen bir yapay zeka aracıdır.
ctx, mevcut kodlama göreviniz için büyük bir bilgi grafiği kullanarak en iyi becerileri, aracıları ve MCP'leri dinamik olarak seçen bağlam duyarlı bir öneri motorudur.
macOS için yerel öncelikli AI zeka motoru; ekran OCR, e-posta ve takvimden özel bellek oluşturur, ardından proaktif yardım ve otonom görev yürütme sağlar.
Reality Kernel, AI ajanlarının eylemlerini gölge dünyalar arasında simüle ederek nedensel doğrulama sağlar ve LLM yargılayıcıları tarafından tespit edilemeyen saldırıları önler.
AIsa, AI ajanlarının 1000'den fazla LLM, API ve beceriye tek bir API anahtarıyla erişmesini sağlar ve otonom mikro ödemeler sunar.