🚀 Построение многоагентных систем с Laddr

Laddr — это фреймворк на Python для создания масштабируемых многоагентных систем, где агенты могут общаться, делегировать задачи и выполнять работу параллельно. Он предлагает гибкие архитектурные решения с поддержкой наблюдаемости и горизонтального масштабирования.

🚀Основные моменты:
- Модели работы: координация и последовательные потоки.
- Высокая производительность с автоматическим балансировкой нагрузки.
- Полная трассировка действий агентов и интерактивная панель мониторинга.
- Легкость в разработке с чистым CLI и поддержкой горячей перезагрузки.
- Совместимость с различными хранилищами и моделями AI.

📌 GitHub: https://github.com/AgnetLabs/Laddr

#python

🧠 Depth Anything 3: Восстановление визуального пространства из любых видов

Depth Anything 3 (DA3) — это модель, предсказывающая пространственно согласованную геометрию из произвольных визуальных входов. Она использует простой трансформер и уникальное представление глубины, что позволяет достигать высоких результатов в оценке глубины и позы.

🚀Основные моменты:
- 💎 Модель DA3 превосходит предыдущие версии в оценке глубины.
- 🌊 Поддержка монокулярной и многовидовой оценки глубины.
- 🎯 Оценка позы с высокой точностью.
- 🔧 Удобный интерфейс и возможность экспорта в разные форматы.
- 📐 Специальные модели для метрической оценки глубины.

📌 GitHub: https://github.com/ByteDance-Seed/Depth-Anything-3

#python

🧠 Memlayer: Умный слой памяти для LLM

Memlayer добавляет интеллектуальную память к любому LLM, позволяя агентам запоминать контекст и извлекать структурированные знания. С минимальной настройкой, он обеспечивает быстрый поиск и фильтрацию важной информации.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка универсальных LLM (OpenAI, Claude и др.)
- Интеллектуальная фильтрация памяти с тремя режимами
- Гибридный поиск с использованием векторного и графового подходов
- Высокая скорость работы (<100 мс) и локальное хранение данных

📌 GitHub: https://github.com/divagr18/memlayer

#python