Astro टीम ने चुपके से सबसे बेहतरीन AI एजेंट फ्रेमवर्क बनाया

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00:00:00यह Flu है, एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क जिसे Astro की टीम ने AI एजेंट बनाने के लिए बनाया है,
00:00:04जो मूल रूप से Claude Code को एक हार्नेस के रूप में लेता है और इसे 100% प्रोग्राम करने योग्य बनाता है।
00:00:09तो स्किल्स, टूल्स और सैंडबॉक्स जैसी चीजें पहले से ही सपोर्टेड हैं,
00:00:13जिससे आप कुछ ही लाइनों के TypeScript कोड में एक पूर्ण फीचर्स वाला एजेंट हार्नेस बना सकते हैं और उसे कहीं भी तैनात कर सकते हैं।
00:00:19लेकिन Astro टीम ने आखिरकार एक एजेंट हार्नेस फ्रेमवर्क बनाने का फैसला क्यों किया?
00:00:23और सैंडबॉक्स के साथ वह कौन सी शानदार ट्रिक है जो आपको एजेंटों को बहुत सस्ते में चलाने की अनुमति देती है?
00:00:28सब्सक्राइब बटन दबाएं और चलिए जानते हैं।
00:00:33Flu को Astro के सह-संस्थापक ने बनाया था, और मजे की बात यह है,
00:00:36कि उन्होंने एजेंट हार्नेस फ्रेमवर्क बनाने की शुरुआत नहीं की थी।
00:00:39Fred और उनकी टीम ने Flu को Astro के अपने GitHub रिपॉजिटरी के अंदर AI वर्कफ़्लो चलाने के लिए बनाया था।
00:00:44लेकिन जब Amplitude के एक अन्य इंजीनियर को यह मिला,
00:00:47तो टीम को एहसास हुआ कि यह एक ऐसा टूल है जिसका उपयोग कोई भी एजेंट कर सकता है,
00:00:51जो वास्तव में समझ में आता है अगर आप इसके बारे में सोचें।
00:00:53मेरा मतलब है, Claude Code का उदाहरण लेते हैं।
00:00:55टर्मिनल या UI चैट इंटरफ़ेस के नीचे एक हार्नेस होता है,
00:00:58इसलिए यह MCP सर्वरों से कस्टम टूल को सपोर्ट करता है, यह Cloud MD फ़ाइलें पढ़ता है,
00:01:02इसमें सैंडबॉक्स सपोर्ट और पुनः प्रयोज्य स्किल्स (reusable skills) के लिए सपोर्ट है।
00:01:05यह और भी बहुत कुछ मॉडल को वास्तविक काम करने में सक्षम बनाता है,
00:01:08जो Flu आपको केवल कुछ लाइनों के कोड में दे सकता है।
00:01:11यह Pi के ऊपर निर्मित होकर ऐसा करता है, जो खुद एक न्यूनतम एजेंट हार्नेस है,
00:01:16वही चीज़ जिस पर OpenClaw बना है,
00:01:18और यह Pi के एजेंट कोर के चारों ओर एक वास्तविक फ्रेमवर्क लपेटता है।
00:01:21Flu वास्तव में सैंडबॉक्स के साथ कुछ चतुर काम करता है ताकि आप उन्हें बहुत सस्ते में चला सकें,
00:01:25जिसके बारे में मैं थोड़ी देर बाद बात करूँगा।
00:01:26लेकिन अगर हम Claude Code के उदाहरण पर वापस जाएं,
00:01:28तो यह मानता है कि एजेंट को चलाने के लिए पीछे एक इंसान है,
00:01:31जो आमतौर पर होता भी है।
00:01:33लेकिन Flu के साथ ऐसी कोई सीमा नहीं है।
00:01:35Flu के साथ, आप Claude Code जैसे एजेंट बना सकते हैं जिन्हें मानवीय इनपुट की आवश्यकता होती है,
00:01:38लेकिन आप ऐसे वर्कफ़्लो भी बना सकते हैं जिन्हें बिल्कुल भी इंसान की ज़रूरत नहीं होती,
00:01:42जो उन एजेंटिक प्रक्रियाओं के लिए उपयोगी है जो बहुत विशिष्ट हैं
00:01:44और जिन्हें ज्यादा बदलने की जरूरत नहीं है।
00:01:46अब, आप सोच रहे होंगे,
00:01:47यह Mastra या Vercel AI SDK जैसी किसी चीज़ के समान लगता है,
00:01:52और मैं इनके अंतर के बारे में बाद में बात करूँगा।
00:01:54वास्तव में, अंतर बहुत स्पष्ट हो जाएंगे अगर हम एक सरल डेमो के माध्यम से चलें।
00:01:57तो चलिए आगे बढ़ते हैं और ऐसा करते हैं।
00:01:58शुरुआत करने के लिए, आपको Flu रनटाइम इंस्टॉल करना होगा,
00:02:01जिस पर आपका एजेंट इंपोर्ट होकर चलता है,
00:02:04और फिर आपको Flu CLI इंस्टॉल करना होगा,
00:02:06जो आपके एजेंट को कंपाइल और सर्व करता है।
00:02:08आपको Pi द्वारा सपोर्ट किए जाने वाले कई प्रोवाइडर्स में से एक से API की भी सेट करनी होगी।
00:02:13हालांकि, इस डेमो के लिए मैं Anthropic का उपयोग करूँगा,
00:02:15और फिर आपको 'flu init' टारगेट के साथ चलाना होगा,
00:02:18जो एक Flu कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल बनाता है ताकि CLI को पता हो कि आपके प्रोजेक्ट को कैसे पैकेज करना है।
00:02:22आप Node या Cloudflare के बीच चुनाव कर सकते हैं,
00:02:24और मैं थोड़ी देर में इनके अंतर के बारे में बात करूँगा।
00:02:26लेकिन मैंने ये स्टेप्स पहले ही कर लिए हैं,
00:02:27तो आइए देखते हैं कि ये फ़ाइलें कैसी दिखती हैं।
00:02:30तो यहाँ वे विशिष्ट फ़ाइलें हैं जो आपको एक खाली Bun प्रोजेक्ट से मिलती हैं,
00:02:33और इनमें से कुछ फ़ाइलें इस्तेमाल भी नहीं होतीं।
00:02:35अगर हम index.ts पर एक नज़र डालें, तो यह किसी चीज़ के लिए उपयोग नहीं की जाएगी।
00:02:38Readme फ़ाइल भी नहीं,
00:02:39लेकिन जो वास्तव में उपयोग होने वाली है, वह यह flu config.ts फ़ाइल है,
00:02:42जो पर्दे के पीछे Vite का उपयोग करती है,
00:02:45Cloudflare के बजाय Node का उपयोग करने के लिए।
00:02:47और अंतर यह है कि Node, HONO के ऊपर एक HTTP सर्वर का उपयोग करता है,
00:02:51और Cloudflare आपके प्रोजेक्ट को वर्कर्स पर तैनात करेगा,
00:02:53स्थायित्व (persistence) के लिए एक ड्यूरेबल ऑब्जेक्ट के साथ।
00:02:55अब, उन स्टेप्स को करने के बाद,
00:02:56आपको एक नई निर्देशिका (directory) बनानी होगी,
00:02:57या तो 'agents' वाली या 'workflows' वाली।
00:03:00हम बाद में वर्कफ़्लो पर चर्चा करेंगे,
00:03:01लेकिन अभी के लिए, मैंने एक सरल एजेंट से शुरुआत की,
00:03:03जिसमें दस्तावेज़ीकरण के अनुसार कोड है।
00:03:05और यह मूल रूप से एक मॉडल सेट करता है
00:03:06और कुछ निर्देश जोड़ता है,
00:03:08जो सिस्टम प्रॉम्प्ट में जुड़ जाते हैं।
00:03:09और बस इतना ही।
00:03:10एक बुनियादी Flu एजेंट बनाने के लिए आपको बस इतना ही चाहिए।
00:03:13आइए इसे काम करते हुए देखें।
00:03:14इसे चलाने के लिए, हम 'flu connect' का उपयोग कर सकते हैं,
00:03:15जो एजेंट को बनाता और चलाता है।
00:03:17और हम अपनी TS फ़ाइल के नाम का मिलान कर रहे हैं,
00:03:20जो कि hello world है,
00:03:21एक इंस्टेंस आईडी देने से पहले,
00:03:22जो कुछ भी हो सकता है।
00:03:24तो यह स्थानीय एक, दो, तीन भी हो सकता है।
00:03:25लेकिन यह तब उपयोगी होता है जब आपके पास बहुत सारे एजेंट चल रहे हों
00:03:27और प्रत्येक एजेंट की अपनी अनूठी आईडी हो सकती है।
00:03:29यह Cloudflare पर तैनात करने के लिए भी उपयोगी है
00:03:31क्योंकि यह आईडी अपने स्वयं के ड्यूरेबल ऑब्जेक्ट इंस्टेंस पर मैप करती है।
00:03:35तो अब अगर हम एंटर दबाते हैं,
00:03:36तो हम देख सकते हैं कि यह कॉन्फ़िगरेशन लोड करता है,
00:03:38टारगेट को पढ़ता है और पाया गया एजेंट चलाता है।
00:03:40अब हमारे पास एजेंट MD फ़ाइल नहीं है,
00:03:42लेकिन अगर होती, तो यह उसका उपयोग करता।
00:03:43और अब इसने एजेंट को इस server.mjs फ़ाइल में बना लिया है
00:03:46और इसने हमें प्रॉम्प्ट दर्ज करने की क्षमता दी है।
00:03:48तो मैं कुछ ऐसा कह सकता हूँ, मुझे एक यादृच्छिक जोक सुनाओ।
00:03:50और यहाँ हम देख सकते हैं कि एजेंट सोचना शुरू करता है,
00:03:52यह जवाब देता है, अपनी जीवनचक्र को स्ट्रीम करता है।
00:03:54फिर यह मुझे एक जोक देता है, मुझसे दूसरा मांगता है।
00:03:57लेकिन फिर यहाँ नीचे, यह अंतिम JSON प्रिंट करता है,
00:03:59जिसमें टेक्स्ट शामिल है,
00:04:00साथ ही कुछ इनपुट और आउटपुट टोकन,
00:04:02पूरे प्रॉम्प्ट की लागत
00:04:03और वह मॉडल जो इस्तेमाल किया गया था।
00:04:05बेशक, हम इस एजेंट से बात करना जारी रख सकते हैं,
00:04:06लेकिन अभी के लिए, मैं इसे बंद करने जा रहा हूँ।
00:04:08और यह Flu के साथ एक बुनियादी एजेंट बनाने का एक उदाहरण है।
00:04:11चलिए कुछ और जटिल करते हैं।
00:04:13आइए इस YouTube वीडियो के लिए कुछ टाइटल बनाने में मदद के लिए
00:04:15एक वर्कफ़्लो बनाते हैं।
00:04:16और ऐसा करने के लिए, फिर से हम एक एजेंट बना रहे हैं
00:04:18कुछ और जटिल निर्देशों के साथ।
00:04:20और इस बार हमारे पास वास्तव में एक स्किल है।
00:04:23तो स्किल को यहाँ 'skill import' एट्रिब्यूट के साथ इंपोर्ट किया गया है।
00:04:26और यहाँ, ध्यान दें कि हम अब एजेंट को ही एक्सपोर्ट नहीं कर रहे हैं,
00:04:29बल्कि इस बार हम 'run' नामक एक फ़ंक्शन एक्सपोर्ट कर रहे हैं।
00:04:31और यह क्या करता है कि यह वर्कफ़्लो के लिए एजेंट को इनिशियलाइज़ करता है
00:04:34और फिर हार्नेस में एक सेशन खोलता है।
00:04:36अब, आगे क्या होता है वह काफी दिलचस्प है।
00:04:38तो यहाँ, जो हो रहा है वह यह है कि हम पे-लोड से पाथ ले रहे हैं,
00:04:41जो यहाँ सेट किया गया था
00:04:43इस फ्लक्स कॉन्टेक्स्ट टाइप में।
00:04:44तो अगर हम यहाँ नाम बदलकर 'file' कर दें,
00:04:46तो हमें टाइप एरर मिलेगा।
00:04:47और यहाँ वह फ़ाइल प्राप्त कर रहा है,
00:04:49जिसे मैंने 'script' नाम दिया है,
00:04:50और उसे एक प्रॉम्प्ट के रूप में पास कर रहा हूँ।
00:04:52तो यह सब समझ में आ जाएगा
00:04:53अगर हम यहाँ निर्देशों पर एक नज़र डालें,
00:04:55जिसमें हम इसे स्क्रिप्ट का अध्ययन करने
00:04:57और उन्हें रैंक करने के लिए टाइटल स्कोर स्किल का उपयोग करके
00:04:59मुझे 10 क्लिकबेट YouTube टाइटल देने के लिए कह रहे हैं।
00:05:01तो चलिए देखते हैं कि क्या यह काम करता है।
00:05:02लेकिन इससे पहले,
00:05:03मैं यह स्पष्ट करना चाहता हूँ कि वर्कफ़्लो
00:05:04वर्कफ़्लो डायरेक्टरी में हैं
00:05:06और स्किल्स, प्रोजेक्ट की रूट से
00:05:08स्किल्स डायरेक्टरी में हैं।
00:05:09और इस वर्कफ़्लो को चलाने के लिए,
00:05:10हमें अपने वर्कफ़्लो के नाम के साथ 'flu run' चलाना होगा।
00:05:13मेरे मामले में, यह 'YT titles' है,
00:05:14जिसके बाद टारगेट और JSON पे-लोड है,
00:05:16जो इस स्क्रिप्ट के लिए पाथ है।
00:05:18तो अगर हम एंटर दबाते हैं,
00:05:19तो हम देखेंगे कि हमें एक वर्कफ़्लो आईडी मिलती है।
00:05:21और यहाँ यह कुछ अजीब कर रहा है।
00:05:23यह वास्तव में स्किल की तलाश कर रहा है,
00:05:25भले ही मैंने इसे पहले निर्दिष्ट किया हो।
00:05:27और अब इस तर्क में,
00:05:27यह मुझे बता रहा है कि फ़ाइल सिस्टम पर कोई फ़ाइलें नहीं हैं।
00:05:30यह ऐसा क्यों कर रहा है?
00:05:31तो डिफ़ॉल्ट रूप से,
00:05:32Flu केवल bash का उपयोग करके सैंडबॉक्स में एजेंट चलाता है।
00:05:35इसकी पहुँच केवल स्किल डिस्क्रिप्शन तक है,
00:05:37जिसे यहाँ रजिस्टर किया गया है,
00:05:39लेकिन इसकी स्किल से संबंधित किसी भी
00:05:42फ़ाइल तक पहुँच नहीं है।
00:05:43और खुद स्किल, अगर हम उस पर एक नज़र डालें,
00:05:44तो यह वास्तव में bash का उपयोग करके एक Python स्क्रिप्ट चलाती है
00:05:47ताकि YouTube टाइटल के लिए एक सटीक vidIQ स्टाइल स्कोर
00:05:50प्राप्त किया जा सके।
00:05:51तो इसे ठीक करने के लिए,
00:05:52मैं 'flu runtime node' से local को इंपोर्ट करने जा रहा हूँ,
00:05:54जो Flu को मेरे स्थानीय सिस्टम पर एजेंट चलाने के लिए कहता है
00:05:57ताकि इसकी मेरी सभी फ़ाइलों तक पहुँच हो
00:05:59और यह Python स्क्रिप्ट चला सके।
00:06:01अगर आप सुरक्षा के प्रति जागरूक हैं,
00:06:02तो मैं समझाऊंगा कि आप इससे कैसे बच सकते हैं
00:06:03वीडियो में बाद में।
00:06:04लेकिन हम 'current working directory' को भी बदलेंगे
00:06:05इस प्रोजेक्ट की स्किल्स डायरेक्टरी के अंदर
00:06:07स्किल के लिए।
00:06:10ताकि Flu को उन सटीक फ़ाइलों को खोजने के लिए
00:06:11इधर-उधर न देखना पड़े।
00:06:13और अब जब मैं यह वर्कफ़्लो चलाता हूँ,
00:06:15हम देख सकते हैं कि Flu तुरंत स्किल MD फ़ाइल पढ़ता है
00:06:17और प्रत्येक के लिए एक स्कोर के साथ
00:06:2010 क्लिकबेट टाइटल बनाने में सक्षम है।
00:06:21अब, यदि आप अपने एजेंट को
00:06:22वर्कफ़्लो को अपने स्थानीय सिस्टम तक पहुँच नहीं देना चाहते,
00:06:25तो आप इसके बजाय क्या कर सकते हैं
00:06:26Python फ़ाइल से एक कस्टम टूल बनाना है।
00:06:28तो यहाँ मैं स्किल में Python फ़ाइल लोड कर रहा हूँ
00:06:30और 'score title' नामक एक टूल बना रहा हूँ,
00:06:33जो पैरामीटर्स को सत्यापित करने के लिए 'value bots' का उपयोग करता है
00:06:35और फिर Python स्क्रिप्ट चलाता है।
00:06:37फिर हम इस टूल को अपने एजेंट के अंदर रजिस्टर कर सकते हैं
00:06:40और सब कुछ उम्मीद के मुताबिक काम करना चाहिए।
00:06:42लेकिन अब पिछले प्रोजेक्ट पर वापस चलते हैं
00:06:44और मान लेते हैं कि हम इसे HTTP पोस्ट कॉल के आधार पर ट्रिगर करना चाहते हैं।
00:06:47खैर, इसे सक्षम करने के लिए हमें बस एक काम करना है।
00:06:50और वह बस रूट मिडलवेयर को जोड़ना है।
00:06:52अब, हमें बस Flu प्रोजेक्ट बनाना है,
00:06:54अपना टारगेट, एक वैकल्पिक पोर्ट निर्दिष्ट करें,
00:06:56और फिर अपनी सर्वर फ़ाइल चलाएं।
00:06:58और अब यह हमारे द्वारा निर्दिष्ट पोर्ट पर लिस्टिंग कर रहा है।
00:07:00ध्यान दें कि server.js फ़ाइल
00:07:01हमारे किसी भी एजेंट या वर्कफ़्लो को इनलाइन करती है।
00:07:03तो हमें बस इस फ़ाइल की ज़रूरत है
00:07:05अगर हम इसे कहीं भी तैनात करना चाहते हैं जो Node.js को सपोर्ट करता है।
00:07:07अब मैं पोस्ट मेथड के साथ curl चला सकता हूँ
00:07:09निर्दिष्ट पोर्ट पर,
00:07:11एक वर्कफ़्लो चुनें और इसे कुछ डेटा दें,
00:07:13जो हमें एक वर्कफ़्लो आईडी देता है।
00:07:14और फिर अगर हम वर्कफ़्लो के लिए curl करते हैं,
00:07:16अपनी विशिष्ट वर्कफ़्लो आईडी निर्दिष्ट करते हुए
00:07:18और इसे पढ़ने में आसान बनाने के लिए JQ में पाइप करते हैं,
00:07:21तो हम अपने वर्कफ़्लो के बारे में जानकारी
00:07:23और परिणामों का सारांश देख सकते हैं।
00:07:25बेशक, Flu HTTP के बजाय WebSockets को सपोर्ट करता है
00:07:27यदि आप वर्कफ़्लो जानकारी को स्ट्रीम करना चाहते हैं।
00:07:29अब, हमेशा की तरह, Flu में इतनी सारी विशेषताएँ हैं
00:07:31जिनके बारे में मैं बात नहीं कर पाया,
00:07:33जैसे पुनः प्रयोज्य एजेंटों के लिए एजेंट प्रोफ़ाइल,
00:07:35Daytona, Cloudflare सैंडबॉक्स के लिए सपोर्ट,
00:07:37या केवल URL का उपयोग करके कोई अन्य सैंडबॉक्स,
00:07:40auth या हेल्थ चेक के लिए कस्टम रूट जोड़ना,
00:07:42और यहाँ तक कि सब-एजेंट्स के लिए भी सपोर्ट।
00:07:44लेकिन यह अन्य ओपन सोर्स AI एजेंट फ्रेमवर्क
00:07:45जैसे Mastra की तुलना में कैसा है?
00:07:48खैर, आखिरी बार जब मैंने Mastra का उपयोग किया था
00:07:49तब मैंने यह वीडियो बनाया था,
00:07:50जिसे आप इस वीडियो को रोककर देख सकते हैं
00:07:52यदि आप एक रिफ्रेशर चाहते हैं कि यह क्या है।
00:07:54लेकिन जब मैंने इसका उपयोग किया,
00:07:55तो आपको अभी भी सेशन, मेमोरी, सैंडबॉक्स,
00:07:58और टूल लोडिंग खुद मैन्युअली सेट करनी पड़ती थी।
00:08:01यह एक अधिक दानेदार (granular) चरण-दर-चरण प्रक्रिया थी,
00:08:03और मुझे नहीं पता कि क्या वह बदल गई है
00:08:05अधिक सरल होने के लिए,
00:08:06लेकिन मुझे लगता है कि Flu जो दृष्टिकोण अपना रहा है
00:08:08वह पूरी तरह से अलग है।
00:08:10यह अधिक हार्नेस-फर्स्ट दृष्टिकोण है
00:08:11और मानता है कि आप इन सुविधाओं का
00:08:13शुरुआत से ही उपयोग करने वाले हैं।
00:08:14सैंडबॉक्स की बात करें,
00:08:16Flu वास्तव में उनके साथ बहुत चतुर काम करता है।
00:08:18तो प्रत्येक एजेंट को डिफ़ॉल्ट रूप से अपना सैंडबॉक्स मिलता है,
00:08:21जो मैंने डेमो में पहले समझाया था,
00:08:22लेकिन यह सैंडबॉक्स Vercel के 'just bash' द्वारा संचालित है,
00:08:25जो TypeScript में Bash को फिर से लागू करता है।
00:08:27तो यह इस सैंडबॉक्स को मेमोरी में चलाता है
00:08:29न कि एक वास्तविक कंटेनर में,
00:08:31जिसका अर्थ है कि आप grep, glob, और read टूल तक पहुँच प्राप्त करते हैं
00:08:34हर बार एक कंटेनर के लिए भुगतान किए बिना,
00:08:35जिसके लिए एक पूरी Linux मशीन को बूट करना पड़ता है
00:08:38इससे पहले कि आप कुछ भी कर सकें।
00:08:40जिसका अर्थ है कि Flu हजारों एजेंटों को
00:08:41लगभग मुफ्त में चलाता है,
00:08:43और आप केवल तभी एक वास्तविक कंटेनर चुन सकते हैं
00:08:44जब आपको किसी की आवश्यकता हो।

Key Takeaway

Flu फ्रेमवर्क TypeScript आधारित एक हल्का और लागत-प्रभावी एजेंट हार्नेस प्रदान करता है, जो बिना किसी अतिरिक्त कंटेनर लागत के वास्तविक bash-सक्षम AI एजेंटों को तैनात करने की अनुमति देता है।

Highlights

  • Flu एक ओपन सोर्स AI एजेंट फ्रेमवर्क है जो Claude Code हार्नेस को प्रोग्राम करने योग्य बनाता है।

  • यह TypeScript में केवल कुछ लाइनों के कोड के साथ पूर्ण विशेषताओं वाले एजेंट हार्नेस के निर्माण और तैनाती का समर्थन करता है।

  • Flu सैंडबॉक्स के लिए Vercel के 'just bash' का उपयोग करता है, जो वास्तविक कंटेनरों की तुलना में कम लागत में हजारों एजेंट चलाने की अनुमति देता है।

  • इसमें वर्कफ़्लो और एजेंटों को Node.js या Cloudflare वर्कर्स पर तैनात करने की क्षमता है।

  • एजेंट सीधे स्थानीय फ़ाइल सिस्टम तक पहुँच सकते हैं या सुरक्षा के लिए Python स्क्रिप्ट वाले कस्टम टूल का उपयोग कर सकते हैं।

  • Flu HTTP पोस्ट कॉल और WebSockets के माध्यम से एजेंटों के साथ संचार और डेटा स्ट्रीम करना संभव बनाता है।

Timeline

Flu फ्रेमवर्क का परिचय

  • Flu एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है जो Claude Code के हार्नेस पर आधारित है।
  • यह स्किल्स, टूल्स और सैंडबॉक्स जैसी कार्यात्मकताओं को प्रोग्राम करने योग्य बनाता है।

यह फ्रेमवर्क एजेंटों को Claude Code की तरह कार्य करने की क्षमता प्रदान करता है। Pi के एजेंट कोर पर निर्मित, यह फ्रेमवर्क के भीतर पुनः प्रयोज्य स्किल्स और सैंडबॉक्स सपोर्ट को एकीकृत करता है। यह मानव इनपुट की आवश्यकता के बिना विशिष्ट एजेंटिक वर्कफ़्लो को संचालित करने की अनुमति देता है।

एजेंट सेटअप और निष्पादन

  • Flu रनटाइम और CLI को इंस्टॉल करना सेटअप का पहला चरण है।
  • flu.config.ts फ़ाइल प्रोजेक्ट को पैकेज करने और Node या Cloudflare के बीच चुनाव करने के लिए जिम्मेदार है।
  • एजेंटों को चलाने के लिए flu connect का उपयोग किया जाता है, जो एक इंस्टेंस आईडी के साथ एजेंट को सक्रिय करता है।

एजेंट सेटअप के लिए Bun प्रोजेक्ट और flu init का उपयोग किया जाता है। निष्पादन के दौरान, CLI कॉन्फ़िगरेशन लोड करता है और एजेंट को server.mjs के माध्यम से संचालित करता है। यह अंत में JSON स्वरूप में टोकन उपयोग और लागत का विवरण प्रदान करता है।

वर्कफ़्लो और कस्टम टूल निर्माण

  • वर्कफ़्लो के लिए रन फ़ंक्शन को एक्सपोर्ट करना आवश्यक है जो सेशन इनिशियलाइज़ करता है।
  • Flu डिफ़ॉल्ट रूप से सैंडबॉक्स में bash का उपयोग करता है, लेकिन स्थानीय सिस्टम एक्सेस के लिए इसे कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
  • HTTP मिडलवेयर का उपयोग करके एजेंटों को HTTP पोस्ट कॉल के माध्यम से ट्रिगर किया जा सकता है।

वर्कफ़्लो में जटिल निर्देश और स्किल इंपोर्ट शामिल होते हैं। स्थानीय फ़ाइलों तक पहुँचने के लिए 'flu runtime node' का उपयोग किया जाता है, जबकि सुरक्षा के लिए कस्टम टूल के रूप में Python स्क्रिप्ट का उपयोग किया जा सकता है। सर्वर फ़ाइल को कहीं भी Node.js सपोर्ट के साथ तैनात किया जा सकता है।

सैंडबॉक्स दक्षता और अन्य फ्रेमवर्क के साथ तुलना

  • Flu सैंडबॉक्स के लिए TypeScript आधारित 'just bash' का उपयोग करता है।
  • यह मेमोरी में सैंडबॉक्स चलाने के कारण बिना Linux मशीन बूट किए हजारों एजेंटों को चलाने में सक्षम है।
  • Mastra जैसे अन्य फ्रेमवर्क की तुलना में, Flu एक 'हार्नेस-फर्स्ट' दृष्टिकोण अपनाता है।

Flu की लागत-प्रभावशीलता उसके सैंडबॉक्स कार्यान्वयन में निहित है, जो वास्तविक कंटेनर के बजाय सीधे मेमोरी में कार्य करता है। यह दृष्टिकोण grep, glob और read जैसे उपकरणों तक तत्काल पहुँच देता है, जिससे एजेंट निर्माण और निष्पादन अत्यधिक कुशल हो जाता है।

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