Astreus

Framework Astreus per agenti AI autonomiAstreus

Framework potente e a misura di sviluppatore per creare agenti AI autonomi.

IniziaEsplora il framework

Agenti pronti per la produzione.Orchestrazione reale.

Combina sub-agenti, workflow a grafo, memoria persistente e strumenti connessi via MCP in un unico framework a misura di sviluppatore, pensato per l'esecuzione reale di scenari complessi.

Coordinatore

Instrada l'attività in arrivo

Valuta l'idoneità del ruolo, gli strumenti disponibili e l'ambito di memoria prima della delega.

punteggio di affidabilitàstabile
contesto allegatograph
modalità delegaauto

Specialista Ricerca

Recupera contesto di prodotto, attività precedenti e casi limite irrisolti.

Specialista Policy

Verifica regole di approvazione, limiti e vincoli di escalation.

Coordinamento tra sub-agenti

Delega compiti complessi ad agenti specializzati con routing basato su grafo, contesto condiviso e assegnazione in base alle capacità.

Grafo del workflow

Dipendenze, ramificazioni e stato delle attività

3 rami2 paralleli

in coda

08

in esecuzione

03

completato

21

pianificato

04

Ricezione
Ricerca
Memoria
Analisi
Policy
Unione
Report

Workflow a grafo

Costruisci flussi di esecuzione basati su DAG con gestione delle dipendenze, rami paralleli, stato dei task ed esecuzioni pianificate.

Ricerca in memoria

live
escalation rimborso percorso SLA enterprise
Il cliente ha un piano di supporto enterprise
Il rimborso precedente richiedeva l'approvazione finanziaria
L'escalation è stata instradata tramite il grafo di fatturazione
Accesso agli strumenti già concesso per le azioni di fatturazione
Richiesta simile risolta con una catena di policy sicura per i rimborsi
Il sentiment del cliente è calato dopo un precedente ritardo di passaggio

Contesto recuperato

4,800

token inseriti prima della generazione della risposta

sincronizzato
Ambito sessione92%
Ambito grafo71%
Ambito attività44%
Riutilizzo contestoultime 7 esecuzioni

Memoria persistente

Memorizza memorie con ambito per sessione, grafo o task, poi recupera il contesto giusto con ricerca vettoriale e iniezione automatica.

Server MCP connessi

filesystem

accesso locale

pronto

github

sincronizzazione repo

pronto

postgres

livello di query

pronto

server attivi

03

collegamento mirato

attività

I server sono individuabili e possono essere collegati per agente, per attività o per esecuzione del workflow.

Registro strumenti

convalida schemaattivo
chiamata di funzioniauto
invocazione manualepronto
Latenza strumentiultima ora
Plugin ed endpoint MCP lavorano insieme, così lo stesso agente può combinare in modo pulito strumenti locali tipizzati con servizi esterni.

MCP + Strumenti

Connetti server MCP, registra plugin ed esponi strumenti tipizzati con validazione tramite schema e chiamata automatica delle funzioni.

Entra nella configurazione del framework, crea il tuo primo agente ed esegui le primitive principali in pochi minuti.

Framework, CLI ed esempi che ti fanno andare più veloce.

Impara le API principali, costruisci con la CLI e scorri esempi reali senza saltare tra documentazioni scollegate.

Framework

Agent.create()

Crea agenti con memoria, conoscenza, visione e orchestrazione da un'unica superficie API tipizzata.

Livello modello

OpenAI, Claude, Gemini, Ollama

Integrati

memory, knowledge, vision, MCP

Primitive principali del runtime

Agenti, task, grafi, memoria, scheduler, sicurezza, visione, knowledge base e MCP vivono in un'unica superficie coerente del framework.

CLI

$npm install -g @astreus-ai/astreus-cli
$astreus

struttura base

configurazione agente

provider

cambia e testa

strumenti file

leggi, scrivi, modifica

Costruisci e itera dal terminale

Usa la CLI di Astreus per creare progetti da zero, ispezionare il codice, cambiare provider e mantenere lo sviluppo fluido da un unico posto.

Esempi

Il tuo primo agente
Agente con memoria
Grafo + sotto-agenti
Integrazione MCP
Allegati delle attività

Escalation del supporto

Flusso di supporto instradato tramite grafo con memoria persistente, strumenti connessi via MCP, logica di escalation sicura per le approvazioni, contesto riutilizzabile recuperato dalle esecuzioni precedenti e instradamento di fallback che mantiene il workflow stabile quando l'affidabilità cala o l'accesso agli strumenti cambia durante l'esecuzione.

Percorso di esempio

Clona il repository degli esempi oppure installa il pacchetto e ricostruisci lo stesso workflow da zero.

Pattern reali e funzionanti

Parti da esempi su memoria, grafi, sub-agenti, plugin, MCP e pianificazione che rispecchiano casi d'uso reali in produzione.

Domande, con risposta.

Le informazioni essenziali su come funziona Astreus, cosa include il framework e dove i team lo usano in sistemi di produzione reali.

Sì. Astreus è un framework open-source per agenti AI rilasciato con licenza MIT, quindi puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente in progetti personali e commerciali senza alcun piano a pagamento.

Astreus è pensato per agenti AI autonomi, workflow multi-step, coordinamento tra sub-agenti, assistenti con memoria persistente, strumenti connessi via MCP ed esecuzione di task in produzione, tutto da un unico framework TypeScript.

Sì. Astreus è un framework TypeScript-first, quindi ottieni API tipizzate, strumenti validati tramite schema e autocompletamento nell'editor mentre costruisci i tuoi agenti. Si installa da npm e funziona su Node.js 22 o versioni successive.

Sì. Astreus supporta sub-agenti specializzati, delega, esecuzione parallela e workflow a grafo in stile DAG, con dipendenze, logica condizionale, pianificazione e orchestrazione dei task.

Sì. La memoria persistente permette agli agenti di memorizzare e recuperare il contesto tramite ricerca vettoriale, così possono ricordare conversazioni passate, riutilizzare dettagli rilevanti e mantenere continuità nel tempo.

Astreus include un sistema di plugin e un'integrazione MCP per connettere strumenti e servizi esterni. Puoi registrare strumenti tipizzati, validare gli input con schemi e far sì che gli agenti li chiamino in modo pulito durante l'esecuzione.

Sì. Gli agenti possono lavorare con visione, elaborazione di documenti e funzionalità di knowledge base, incluso il retrieval in stile RAG, il chunking, gli embedding e la ricerca per similarità per risposte fondate sui dati.

Astreus espone un'interfaccia unificata tra provider come OpenAI, Claude, Gemini e Ollama, così i team possono cambiare modello, confrontare i comportamenti e instradare i carichi di lavoro senza riscrivere la logica degli agenti.