chnjinlei/hive
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docs: sync all i18n READMEs with primary README

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Richard Tang
2026-03-03 10:53:11 -08:00
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+304 -221
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@@ -1,27 +1,31 @@
<p align="center">
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://storage.googleapis.com/aden-prod-assets/website/aden-title-card.png" />
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://github.com/user-attachments/assets/a027429b-5d3c-4d34-88e4-0feaeaabbab3" />
</p>
<p align="center">
<a href="../../README.md">English</a> |
<a href="zh-CN.md">简体中文</a> |
<a href="es.md">Español</a> |
<a href="hi.md">हिन्दी</a> |
<a href="pt.md">Português</a> |
<a href="ja.md">日本語</a> |
<a href="ru.md">Русский</a> |
<a href="ko.md">한국어</a>
</p>
[![Apache 2.0 License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE)
[![Y Combinator](https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange)](https://www.ycombinator.com/companies/aden)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb)](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
[![Twitter Follow](https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5)](https://x.com/aden_hq)
[![LinkedIn](https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff)](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
<p align="center">
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0 License" /></a>
<a href="https://www.ycombinator.com/companies/aden"><img src="https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange" alt="Y Combinator" /></a>
<a href="https://discord.com/invite/MXE49hrKDk"><img src="https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb" alt="Discord" /></a>
<a href="https://x.com/aden_hq"><img src="https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5" alt="Twitter Follow" /></a>
<a href="https://www.linkedin.com/company/teamaden/"><img src="https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff" alt="LinkedIn" /></a>
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-102_Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/AI_Agents-Self--Improving-brightgreen?style=flat-square" alt="AI Agents" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Multi--Agent-Systems-blue?style=flat-square" alt="Multi-Agent" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Goal--Driven-Development-purple?style=flat-square" alt="Goal-Driven" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Headless-Development-purple?style=flat-square" alt="Headless" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Human--in--the--Loop-orange?style=flat-square" alt="HITL" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Production--Ready-red?style=flat-square" alt="Production" />
</p>
@@ -29,311 +33,390 @@
<img src="https://img.shields.io/badge/OpenAI-supported-412991?style=flat-square&logo=openai" alt="OpenAI" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Anthropic-supported-d4a574?style=flat-square" alt="Anthropic" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Google_Gemini-supported-4285F4?style=flat-square&logo=google" alt="Gemini" />
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
## Descripción General
## Descripcion General
Construye agentes de IA confiables y auto-mejorables sin codificar flujos de trabajo. Define tu objetivo a través de una conversación con un agente de codificación, y el framework genera un grafo de nodos con código de conexión creado dinámicamente. Cuando algo falla, el framework captura los datos del error, evoluciona el agente a través del agente de codificación y lo vuelve a desplegar. Los nodos de intervención humana integrados, la gestión de credenciales y el monitoreo en tiempo real te dan control sin sacrificar la adaptabilidad.
Construye agentes de IA autonomos, confiables y auto-mejorables sin codificar flujos de trabajo. Define tu objetivo a traves de una conversacion con un agente de codificacion, y el framework genera un grafo de nodos con codigo de conexion creado dinamicamente. Cuando algo falla, el framework captura los datos del error, evoluciona el agente a traves del agente de codificacion y lo vuelve a desplegar. Los nodos de intervencion humana integrados, la gestion de credenciales y el monitoreo en tiempo real te dan control sin sacrificar la adaptabilidad.
Visita [adenhq.com](https://adenhq.com) para documentación completa, ejemplos y guías.
Visita [adenhq.com](https://adenhq.com) para documentacion completa, ejemplos y guias.
## ¿Qué es Aden?
[![Hive Demo](https://img.youtube.com/vi/XDOG9fOaLjU/maxresdefault.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=XDOG9fOaLjU)
<p align="center">
<img width="100%" alt="Aden Architecture" src="../assets/aden-architecture-diagram.jpg" />
</p>
## Para Quien es Hive?
Aden es una plataforma para construir, desplegar, operar y adaptar agentes de IA:
Hive esta disenado para desarrolladores y equipos que quieren construir **agentes de IA de grado productivo** sin cablear manualmente flujos de trabajo complejos.
- **Construir** - Un Agente de Codificación genera Agentes de Trabajo especializados (Ventas, Marketing, Operaciones) a partir de objetivos en lenguaje natural
- **Desplegar** - Despliegue headless con integración CI/CD y gestión completa del ciclo de vida de API
- **Operar** - Monitoreo en tiempo real, observabilidad y guardarraíles de ejecución mantienen los agentes confiables
- **Adaptar** - Evaluación continua, supervisión y adaptación aseguran que los agentes mejoren con el tiempo
- **Infraestructura** - Memoria compartida, integraciones LLM, herramientas y habilidades impulsan cada agente
Hive es una buena opcion si:
## Enlaces Rápidos
- Quieres agentes de IA que **ejecuten procesos de negocio reales**, no demos
- Prefieres el **desarrollo orientado a objetivos** sobre flujos de trabajo codificados
- Necesitas **agentes auto-reparables y adaptativos** que mejoren con el tiempo
- Requieres **control humano en el bucle**, observabilidad y limites de costo
- Planeas ejecutar agentes en **entornos de produccion**
- **[Documentación](https://docs.adenhq.com/)** - Guías completas y referencia de API
- **[Guía de Auto-Hospedaje](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - Despliega Hive en tu infraestructura
- **[Registro de Cambios](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - Últimas actualizaciones y versiones
<!-- - **[Hoja de Ruta](https://adenhq.com/roadmap)** - Funciones y planes próximos -->
Hive puede no ser la mejor opcion si solo estas experimentando con cadenas de agentes simples o scripts puntuales.
## Cuando Deberias Usar Hive?
Usa Hive cuando necesites:
- Agentes autonomos de larga duracion
- Guardarrailes, procesos y controles solidos
- Mejora continua basada en fallos
- Coordinacion multi-agente
- Un framework que evolucione con tus objetivos
## Enlaces Rapidos
- **[Documentacion](https://docs.adenhq.com/)** - Guias completas y referencia de API
- **[Guia de Auto-Hospedaje](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - Despliega Hive en tu infraestructura
- **[Registro de Cambios](https://github.com/aden-hive/hive/releases)** - Ultimas actualizaciones y versiones
- **[Hoja de Ruta](../roadmap.md)** - Funciones y planes proximos
- **[Reportar Problemas](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - Reportes de bugs y solicitudes de funciones
- **[Contribuir](../../CONTRIBUTING.md)** - Como contribuir y enviar PRs
## Inicio Rápido
## Inicio Rapido
### Prerrequisitos
- [Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/) - Para desarrollo de agentes
- Python 3.11+ para desarrollo de agentes
- Claude Code, Codex CLI o Cursor para utilizar habilidades de agentes
### Instalación
> **Nota para Usuarios de Windows:** Se recomienda encarecidamente usar **WSL (Windows Subsystem for Linux)** o **Git Bash** para ejecutar este framework. Algunos scripts de automatizacion principales pueden no ejecutarse correctamente en el Command Prompt o PowerShell estandar.
### Instalacion
> **Nota**
> Hive usa un esquema de workspace `uv` y no se instala con `pip install`.
> Ejecutar `pip install -e .` desde la raiz del repositorio creara un paquete placeholder y Hive no funcionara correctamente.
> Por favor usa el script de inicio rapido a continuacion para configurar el entorno.
```bash
# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
# Clone the repository
git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
# Ejecutar configuración del entorno Python
# Run quickstart setup
./quickstart.sh
```
Esto instala:
Esto configura:
- **framework** - Runtime del agente principal y ejecutor de grafos
- **aden_tools** - 19 herramientas MCP para capacidades de agentes
- Todas las dependencias requeridas
- **framework** - Runtime principal del agente y ejecutor de grafos (en `core/.venv`)
- **aden_tools** - Herramientas MCP para capacidades de agentes (en `tools/.venv`)
- **credential store** - Almacenamiento encriptado de claves API (`~/.hive/credentials`)
- **LLM provider** - Configuracion interactiva del modelo predeterminado
- Todas las dependencias de Python requeridas con `uv`
- Al final, iniciara la interfaz abierta de Hive en tu navegador
<img width="2500" height="1214" alt="home-screen" src="https://github.com/user-attachments/assets/134d897f-5e75-4874-b00b-e0505f6b45c4" />
### Construye Tu Primer Agente
```bash
# Instalar habilidades de Claude Code (una vez)
./quickstart.sh
Escribe el agente que quieres construir en el cuadro de entrada de la pantalla principal
# Construir un agente usando Claude Code
claude> /hive
<img width="2500" height="1214" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/1ce19141-a78b-46f5-8d64-dbf987e048f4" />
# Probar tu agente
claude> /hive-test
### Usa Agentes de Plantilla
# Ejecutar tu agente
PYTHONPATH=exports uv run python -m your_agent_name run --input '{...}'
```
Haz clic en "Try a sample agent" y revisa las plantillas. Puedes ejecutar una plantilla directamente o elegir construir tu version sobre la plantilla existente.
**[📖 Guía de Configuración Completa](../environment-setup.md)** - Instrucciones detalladas para desarrollo de agentes
## Caracteristicas
## Características
- **Desarrollo Orientado a Objetivos** - Define objetivos en lenguaje natural; el agente de codificación genera el grafo de agentes y el código de conexión para lograrlos
- **Agentes Auto-Adaptables** - El framework captura fallos, actualiza objetivos y actualiza el grafo de agentes
- **Conexiones de Nodos Dinámicas** - Sin aristas predefinidas; el código de conexión es generado por cualquier LLM capaz basado en tus objetivos
- **Browser-Use** - Controla el navegador de tu computadora para lograr tareas dificiles
- **Ejecucion en Paralelo** - Ejecuta el grafo generado en paralelo. De esta manera puedes tener multiples agentes completando las tareas por ti
- **[Generacion Orientada a Objetivos](../key_concepts/goals_outcome.md)** - Define objetivos en lenguaje natural; el agente de codificacion genera el grafo de agentes y el codigo de conexion para lograrlos
- **[Adaptabilidad](../key_concepts/evolution.md)** - El framework captura fallos, calibra segun los objetivos y evoluciona el grafo de agentes
- **[Conexiones de Nodos Dinamicas](../key_concepts/graph.md)** - Sin aristas predefinidas; el codigo de conexion es generado por cualquier LLM capaz basado en tus objetivos
- **Nodos Envueltos en SDK** - Cada nodo obtiene memoria compartida, memoria RLM local, monitoreo, herramientas y acceso LLM de serie
- **Humano en el Bucle** - Nodos de intervención que pausan la ejecución para entrada humana con tiempos de espera y escalación configurables
- **Observabilidad en Tiempo Real** - Streaming WebSocket para monitoreo en vivo de ejecución de agentes, decisiones y comunicación entre nodos
- **Control de Costos y Presupuesto** - Establece límites de gasto, limitadores y políticas de degradación automática de modelos
- **Listo para Producción** - Auto-hospedable, construido para escala y confiabilidad
- **[Humano en el Bucle](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)** - Nodos de intervencion que pausan la ejecucion para entrada humana con tiempos de espera y escalacion configurables
- **Observabilidad en Tiempo Real** - Streaming WebSocket para monitoreo en vivo de ejecucion de agentes, decisiones y comunicacion entre nodos
- **Listo para Produccion** - Auto-hospedable, construido para escala y confiabilidad
## Por Qué Aden
## Integracion
Los frameworks de agentes tradicionales requieren que diseñes manualmente flujos de trabajo, definas interacciones de agentes y manejes fallos de forma reactiva. Aden invierte este paradigma—**describes resultados, y el sistema se construye solo**.
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/tree/main/tools/src/aden_tools/tools"><img width="100%" alt="Integration" src="https://github.com/user-attachments/assets/a1573f93-cf02-4bb8-b3d5-b305b05b1e51" /></a>
Hive esta construido para ser agnostico de modelo y agnostico de sistema.
- **Flexibilidad de LLM** - Hive Framework esta disenado para soportar varios tipos de LLMs, incluyendo modelos alojados y locales a traves de proveedores compatibles con LiteLLM.
- **Conectividad con sistemas de negocio** - Hive Framework esta disenado para conectarse a todo tipo de sistemas de negocio como herramientas, tales como CRM, soporte, mensajeria, datos, archivos y APIs internas via MCP.
## Por Que Aden
Hive se enfoca en generar agentes que ejecutan procesos de negocio reales en lugar de agentes genericos. En lugar de requerir que diseñes manualmente flujos de trabajo, definas interacciones de agentes y manejes fallos de forma reactiva, Hive invierte el paradigma: **describes resultados, y el sistema se construye solo** — ofreciendo una experiencia adaptativa y orientada a resultados con un conjunto de herramientas e integraciones facil de usar.
```mermaid
flowchart LR
subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
GOAL["Define Goal<br/>+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes<br/>Event Loop"]
NODES --> EDGES["Connect Edges<br/>on_success/failure/conditional"]
EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
end
GOAL["Define Goal"] --> GEN["Auto-Generate Graph"]
GEN --> EXEC["Execute Agents"]
EXEC --> MON["Monitor & Observe"]
MON --> CHECK{{"Pass?"}}
CHECK -- "Yes" --> DONE["Deliver Result"]
CHECK -- "No" --> EVOLVE["Evolve Graph"]
EVOLVE --> EXEC
subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
direction TB
JSON["agent.json<br/>(GraphSpec)"]
TOOLS["tools.py<br/>(Functions)"]
MCP["mcp_servers.json<br/>(Integrations)"]
end
GOAL -.- V1["Natural Language"]
GEN -.- V2["Instant Architecture"]
EXEC -.- V3["Easy Integrations"]
MON -.- V4["Full visibility"]
EVOLVE -.- V5["Adaptability"]
DONE -.- V6["Reliable outcomes"]
subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
LOAD["AgentRunner<br/>Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime<br/>+ ToolRegistry"]
SETUP --> EXEC["GraphExecutor<br/>Execute Nodes"]
subgraph DECISION["Decision Recording"]
DEC1["runtime.decide()<br/>intent → options → choice"]
DEC2["runtime.record_outcome()<br/>success, result, metrics"]
end
end
subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
CTX["NodeContext<br/>memory • llm • tools"]
STORE[("FileStorage<br/>Runs & Decisions")]
end
APPROVE --> EXPORT
EXPORT --> LOAD
EXEC --> DECISION
EXEC --> CTX
DECISION --> STORE
STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES
style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style GOAL fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style GEN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style EXEC fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style MON fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style CHECK fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style DONE fill:#4caf50,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#fff
style EVOLVE fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style V1 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V2 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V3 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V4 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V5 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V6 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
```
### La Ventaja de Aden
### La Ventaja de Hive
| Frameworks Tradicionales | Aden |
| Frameworks Tradicionales | Hive |
| ----------------------------------------- | -------------------------------------------- |
| Codificar flujos de trabajo de agentes | Describir objetivos en lenguaje natural |
| Definición manual de grafos | Grafos de agentes auto-generados |
| Manejo reactivo de errores | Auto-evolución proactiva |
| Configuraciones de herramientas estáticas | Nodos dinámicos envueltos en SDK |
| Configuración de monitoreo separada | Observabilidad en tiempo real integrada |
| Gestión de presupuesto DIY | Controles de costos y degradación integrados |
| Definicion manual de grafos | Grafos de agentes auto-generados |
| Manejo reactivo de errores | Evaluacion de resultados y adaptabilidad |
| Configuraciones de herramientas estaticas | Nodos dinamicos envueltos en SDK |
| Configuracion de monitoreo separada | Observabilidad en tiempo real integrada |
| Gestion de presupuesto DIY | Controles de costos y degradacion integrados |
### Cómo Funciona
### Como Funciona
1. **Define Tu Objetivo** → Describe lo que quieres lograr en lenguaje simple
2. **El Agente de Codificación Genera** → Crea el grafo de agentes, código de conexión y casos de prueba
3. **Los Trabajadores Ejecutan** → Los nodos envueltos en SDK se ejecutan con observabilidad completa y acceso a herramientas
4. **El Plano de Control Monitorea** → Métricas en tiempo real, aplicación de presupuesto, gestión de políticas
5. **Auto-Mejora** → En caso de fallo, el sistema evoluciona el grafo y lo vuelve a desplegar automáticamente
1. **[Define Tu Objetivo](../key_concepts/goals_outcome.md)** -> Describe lo que quieres lograr en lenguaje simple
2. **El Agente de Codificacion Genera** -> Crea el [grafo de agentes](../key_concepts/graph.md), codigo de conexion y casos de prueba
3. **[Los Trabajadores Ejecutan](../key_concepts/worker_agent.md)** -> Los nodos envueltos en SDK se ejecutan con observabilidad completa y acceso a herramientas
4. **El Plano de Control Monitorea** -> Metricas en tiempo real, aplicacion de presupuesto, gestion de politicas
5. **[Adaptabilidad](../key_concepts/evolution.md)** -> En caso de fallo, el sistema evoluciona el grafo y lo vuelve a desplegar automaticamente
## Cómo se Compara Aden
## Ejecutar Agentes
Aden adopta un enfoque fundamentalmente diferente al desarrollo de agentes. Mientras que la mayoría de los frameworks requieren que codifiques flujos de trabajo o definas manualmente grafos de agentes, Aden usa un **agente de codificación para generar todo tu sistema de agentes** a partir de objetivos en lenguaje natural. Cuando los agentes fallan, el framework no solo registra errores—**evoluciona automáticamente el grafo de agentes** y lo vuelve a desplegar.
Ahora puedes ejecutar un agente seleccionando el agente (ya sea un agente existente o un agente de ejemplo). Puedes hacer clic en el boton Run en la parte superior izquierda, o hablar con el agente queen y este puede ejecutar el agente por ti.
> **Nota:** Para la tabla de comparación detallada de frameworks y preguntas frecuentes, consulta el [README.md](README.md) en inglés.
## Documentacion
### Cuándo Elegir Aden
Elige Aden cuando necesites:
- Agentes que **se auto-mejoren a partir de fallos** sin intervención manual
- **Desarrollo orientado a objetivos** donde describes resultados, no flujos de trabajo
- **Confiabilidad en producción** con recuperación y redespliegue automáticos
- **Iteración rápida** en arquitecturas de agentes sin reescribir código
- **Observabilidad completa** con monitoreo en tiempo real y supervisión humana
Elige otros frameworks cuando necesites:
- **Flujos de trabajo predecibles y con tipos seguros** (PydanticAI, Mastra)
- **RAG y procesamiento de documentos** (LlamaIndex, Haystack)
- **Investigación sobre emergencia de agentes** (CAMEL)
- **Voz/multimodal en tiempo real** (TEN Framework)
- **Encadenamiento simple de componentes** (LangChain, Swarm)
## Estructura del Proyecto
```
hive/
├── core/ # Framework principal - Runtime de agentes, ejecutor de grafos, protocolos
├── tools/ # Paquete de Herramientas MCP - 19 herramientas para capacidades de agentes
├── exports/ # Paquetes de Agentes - Agentes pre-construidos y ejemplos
├── docs/ # Documentación y guías
├── scripts/ # Scripts de construcción y utilidades
├── .claude/ # Habilidades de Claude Code para construir agentes
├── CONTRIBUTING.md # Directrices de contribución
```
## Desarrollo
### Desarrollo de Agentes en Python
Para construir y ejecutar agentes orientados a objetivos con el framework:
```bash
# Configuración única
./quickstart.sh
# Esto instala:
# - paquete framework (runtime principal)
# - paquete aden_tools (19 herramientas MCP)
# - Todas las dependencias
# Construir nuevos agentes usando habilidades de Claude Code
claude> /hive
# Probar agentes
claude> /hive-test
# Ejecutar agentes
PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'
```
Consulta [environment-setup.md](../environment-setup.md) para instrucciones de configuración completas.
## Documentación
- **[Guía del Desarrollador](../developer-guide.md)** - Guía completa para desarrolladores
- [Primeros Pasos](docs/getting-started.md) - Instrucciones de configuración rápida
- [Guía de Configuración](docs/configuration.md) - Todas las opciones de configuración
- [Visión General de Arquitectura](docs/architecture/README.md) - Diseño y estructura del sistema
- **[Guia del Desarrollador](../developer-guide.md)** - Guia completa para desarrolladores
- [Primeros Pasos](../getting-started.md) - Instrucciones de configuracion rapida
- [Guia de Configuracion](../configuration.md) - Todas las opciones de configuracion
- [Vision General de Arquitectura](../architecture/README.md) - Diseno y estructura del sistema
## Hoja de Ruta
El Framework de Agentes Aden tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a construir agentes auto-adaptativos orientados a resultados. Encuentra nuestra hoja de ruta aquí
[roadmap.md](../roadmap.md)
El Framework de Agentes Aden Hive tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a construir agentes auto-adaptativos orientados a resultados. Consulta [roadmap.md](../roadmap.md) para mas detalles.
```mermaid
timeline
title Aden Agent Framework Roadmap
section Foundation
Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
section Expansion
Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
flowchart TB
%% Main Entity
User([User])
%% =========================================
%% EXTERNAL EVENT SOURCES
%% =========================================
subgraph ExtEventSource [External Event Source]
E_Sch["Schedulers"]
E_WH["Webhook"]
E_SSE["SSE"]
end
%% =========================================
%% SYSTEM NODES
%% =========================================
subgraph WorkerBees [Worker Bees]
WB_C["Conversation"]
WB_SP["System prompt"]
subgraph Graph [Graph]
direction TB
N1["Node"] --> N2["Node"] --> N3["Node"]
N1 -.-> AN["Active Node"]
N2 -.-> AN
N3 -.-> AN
%% Nested Event Loop Node
subgraph EventLoopNode [Event Loop Node]
ELN_L["listener"]
ELN_SP["System Prompt<br/>(Task)"]
ELN_EL["Event loop"]
ELN_C["Conversation"]
end
end
end
subgraph JudgeNode [Judge]
J_C["Criteria"]
J_P["Principles"]
J_EL["Event loop"] <--> J_S["Scheduler"]
end
subgraph QueenBee [Queen Bee]
QB_SP["System prompt"]
QB_EL["Event loop"]
QB_C["Conversation"]
end
subgraph Infra [Infra]
SA["Sub Agent"]
TR["Tool Registry"]
WTM["Write through Conversation Memory<br/>(Logs/RAM/Harddrive)"]
SM["Shared Memory<br/>(State/Harddrive)"]
EB["Event Bus<br/>(RAM)"]
CS["Credential Store<br/>(Harddrive/Cloud)"]
end
subgraph PC [PC]
B["Browser"]
CB["Codebase<br/>v 0.0.x ... v n.n.n"]
end
%% =========================================
%% CONNECTIONS & DATA FLOW
%% =========================================
%% External Event Routing
E_Sch --> ELN_L
E_WH --> ELN_L
E_SSE --> ELN_L
ELN_L -->|"triggers"| ELN_EL
%% User Interactions
User -->|"Talk"| WB_C
User -->|"Talk"| QB_C
User -->|"Read/Write Access"| CS
%% Inter-System Logic
ELN_C <-->|"Mirror"| WB_C
WB_C -->|"Focus"| AN
WorkerBees -->|"Inquire"| JudgeNode
JudgeNode -->|"Approve"| WorkerBees
%% Judge Alignments
J_C <-.->|"aligns"| WB_SP
J_P <-.->|"aligns"| QB_SP
%% Escalate path
J_EL -->|"Report (Escalate)"| QB_EL
%% Pub/Sub Logic
AN -->|"publish"| EB
EB -->|"subscribe"| QB_C
%% Infra and Process Spawning
ELN_EL -->|"Spawn"| SA
SA -->|"Inform"| ELN_EL
SA -->|"Starts"| B
B -->|"Report"| ELN_EL
TR -->|"Assigned"| ELN_EL
CB -->|"Modify Worker Bee"| WB_C
%% =========================================
%% SHARED MEMORY & LOGS ACCESS
%% =========================================
%% Worker Bees Access (link to node inside Graph subgraph)
AN <-->|"Read/Write"| WTM
AN <-->|"Read/Write"| SM
%% Queen Bee Access
QB_C <-->|"Read/Write"| WTM
QB_EL <-->|"Read/Write"| SM
%% Credentials Access
CS -->|"Read Access"| QB_C
```
## Comunidad y Soporte
Usamos [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk) para soporte, solicitudes de funciones y discusiones de la comunidad.
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Damos la bienvenida a las contribuciones de la comunidad! Estamos especialmente buscando ayuda para construir herramientas, integraciones y agentes de ejemplo para el framework ([consulta #2805](https://github.com/aden-hive/hive/issues/2805)). Si te interesa extender su funcionalidad, este es el lugar perfecto para empezar. Por favor consulta [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) para las directrices.
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**Importante:** Por favor, solicita que se te asigne un issue antes de enviar un PR. Comenta en el issue para reclamarlo y un mantenedor te lo asignara. Los issues con pasos reproducibles y propuestas son priorizados. Esto ayuda a evitar trabajo duplicado.
**Importante:** Por favor, solicita que se te asigne un issue antes de enviar un PR. Comenta en el issue para reclamarlo y un mantenedor te lo asignará en 24 horas. Esto ayuda a evitar trabajo duplicado.
1. Encuentra o crea un issue y solicita asignación
1. Encuentra o crea un issue y solicita asignacion
2. Haz fork del repositorio
3. Crea tu rama de funcionalidad (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. Haz commit de tus cambios (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
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## Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la Licencia Apache 2.0 - consulta el archivo [LICENSE](LICENSE) para más detalles.
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## Preguntas Frecuentes (FAQ)
> **Nota:** Para las preguntas frecuentes completas, consulta el [README.md](README.md) en inglés.
**P: Que proveedores de LLM soporta Hive?**
**P: ¿Aden depende de LangChain u otros frameworks de agentes?**
Hive soporta mas de 100 proveedores de LLM a traves de la integracion de LiteLLM, incluyendo OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (modelos Claude), Google Gemini, DeepSeek, Mistral, Groq y muchos mas. Simplemente configura la variable de entorno de la clave API apropiada y especifica el nombre del modelo. Recomendamos usar Claude, GLM y Gemini ya que tienen el mejor rendimiento.
No. Aden está construido desde cero sin dependencias de LangChain, CrewAI u otros frameworks de agentes. El framework está diseñado para ser ligero y flexible, generando grafos de agentes dinámicamente en lugar de depender de componentes predefinidos.
**P: Puedo usar Hive con modelos de IA locales como Ollama?**
**P: ¿Qué proveedores de LLM soporta Aden?**
Si! Hive soporta modelos locales a traves de LiteLLM. Simplemente usa el formato de nombre de modelo `ollama/model-name` (por ejemplo, `ollama/llama3`, `ollama/mistral`) y asegurate de que Ollama este ejecutandose localmente.
Aden soporta más de 100 proveedores de LLM a través de la integración de LiteLLM, incluyendo OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (modelos Claude), Google Gemini, Mistral, Groq y muchos más. Simplemente configura la variable de entorno de la clave API apropiada y especifica el nombre del modelo.
**P: Que hace que Hive sea diferente de otros frameworks de agentes?**
**P: ¿Aden es de código abierto?**
Hive genera todo tu sistema de agentes a partir de objetivos en lenguaje natural usando un agente de codificacion -- no codificas flujos de trabajo ni defines grafos manualmente. Cuando los agentes fallan, el framework captura automaticamente los datos del fallo, [evoluciona el grafo de agentes](../key_concepts/evolution.md) y lo vuelve a desplegar. Este ciclo de auto-mejora es unico de Aden.
Sí, Aden es completamente de código abierto bajo la Licencia Apache 2.0. Fomentamos activamente las contribuciones y colaboración de la comunidad.
**P: Hive es de codigo abierto?**
**P: ¿Qué hace que Aden sea diferente de otros frameworks de agentes?**
Si, Hive es completamente de codigo abierto bajo la Licencia Apache 2.0. Fomentamos activamente las contribuciones y colaboracion de la comunidad.
Aden genera todo tu sistema de agentes a partir de objetivos en lenguaje natural usando un agente de codificación—no codificas flujos de trabajo ni defines grafos manualmente. Cuando los agentes fallan, el framework captura automáticamente los datos del fallo, evoluciona el grafo de agentes y lo vuelve a desplegar. Este ciclo de auto-mejora es único de Aden.
**P: Puede Hive manejar casos de uso complejos a escala de produccion?**
**P: ¿Aden soporta flujos de trabajo con humano en el bucle?**
Si. Hive esta explicitamente disenado para entornos de produccion con caracteristicas como recuperacion automatica de fallos, observabilidad en tiempo real, controles de costos y soporte de escalado horizontal. El framework maneja tanto automatizaciones simples como flujos de trabajo multi-agente complejos.
Sí, Aden soporta completamente flujos de trabajo con humano en el bucle a través de nodos de intervención que pausan la ejecución para entrada humana. Estos incluyen tiempos de espera configurables y políticas de escalación, permitiendo colaboración fluida entre expertos humanos y agentes de IA.
**P: Hive soporta flujos de trabajo con humano en el bucle?**
Si, Hive soporta completamente flujos de trabajo con [humano en el bucle](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop) a traves de nodos de intervencion que pausan la ejecucion para entrada humana. Estos incluyen tiempos de espera configurables y politicas de escalacion, permitiendo colaboracion fluida entre expertos humanos y agentes de IA.
**P: Que lenguajes de programacion soporta Hive?**
El framework Hive esta construido en Python. Un SDK de JavaScript/TypeScript esta en la hoja de ruta.
**P: Pueden los agentes de Hive interactuar con herramientas y APIs externas?**
Si. Los nodos envueltos en SDK de Aden proporcionan acceso integrado a herramientas, y el framework soporta ecosistemas de herramientas flexibles. Los agentes pueden integrarse con APIs externas, bases de datos y servicios a traves de la arquitectura de nodos.
**P: Como funciona el control de costos en Hive?**
Hive proporciona controles de presupuesto granulares incluyendo limites de gasto, limitadores y politicas de degradacion automatica de modelos. Puedes establecer presupuestos a nivel de equipo, agente o flujo de trabajo, con seguimiento de costos en tiempo real y alertas.
**P: Donde puedo encontrar ejemplos y documentacion?**
Visita [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/) para guias completas, referencia de API y tutoriales para empezar. El repositorio tambien incluye documentacion en la carpeta `docs/` y una [guia del desarrollador](../developer-guide.md) completa.
**P: Como puedo contribuir a Aden?**
Las contribuciones son bienvenidas! Haz fork del repositorio, crea tu rama de funcionalidad, implementa tus cambios y envia un pull request. Consulta [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) para directrices detalladas.
---
<p align="center">
Hecho con 🔥 Pasión en San Francisco
Hecho con 🔥 Pasion en San Francisco
</p>
docs/i18n/hi.md
+289 -220
View File
@@ -1,29 +1,31 @@
<p align="center">
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://storage.googleapis.com/aden-prod-assets/website/aden-title-card.png" />
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://github.com/user-attachments/assets/a027429b-5d3c-4d34-88e4-0feaeaabbab3" />
</p>
<p align="center">
<a href="../../README.md">English</a> |
<a href="zh-CN.md">简体中文</a> |
<a href="es.md">Español</a> |
<a href="hi.md">हिन्दी</a> |
<a href="pt.md">Português</a> |
<a href="ja.md">日本語</a> |
<a href="ru.md">Русский</a> |
<a href="ko.md">한국어</a>
<a href="hi.md">हिंदी</a>
</p>
[![Apache 2.0 License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE)
[![Y Combinator](https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange)](https://www.ycombinator.com/companies/aden)
[![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/adenhq/hive?logo=Docker&labelColor=%23528bff)](https://hub.docker.com/u/adenhq)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb)](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
[![Twitter Follow](https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5)](https://x.com/aden_hq)
[![LinkedIn](https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff)](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
<p align="center">
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0 License" /></a>
<a href="https://www.ycombinator.com/companies/aden"><img src="https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange" alt="Y Combinator" /></a>
<a href="https://discord.com/invite/MXE49hrKDk"><img src="https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb" alt="Discord" /></a>
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<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-102_Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/AI_Agents-Self--Improving-brightgreen?style=flat-square" alt="AI Agents" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Multi--Agent-Systems-blue?style=flat-square" alt="Multi-Agent" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Goal--Driven-Development-purple?style=flat-square" alt="Goal-Driven" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Headless-Development-purple?style=flat-square" alt="Headless" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Human--in--the--Loop-orange?style=flat-square" alt="HITL" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Production--Ready-red?style=flat-square" alt="Production" />
</p>
@@ -31,320 +33,387 @@
<img src="https://img.shields.io/badge/OpenAI-supported-412991?style=flat-square&logo=openai" alt="OpenAI" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Anthropic-supported-d4a574?style=flat-square" alt="Anthropic" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Google_Gemini-supported-4285F4?style=flat-square&logo=google" alt="Gemini" />
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-19_Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
# अवलोकन (Overview)
## अवलोकन
वर्कफ़्लो को हार्डकोड किए बिना भरोसेमंद और स्वयं-सुधार करने वाले AI एजेंट बनाएँ।
आप एक कोडिंग एजेंट के साथ बातचीत के माध्यम से अपना लक्ष्य परिभाषित करते हैं, और फ़्रेमवर्क डायनेमिक रूप से बनाए गए कनेक्शन कोड के साथ एक नोड ग्राफ़ उत्पन्न करता है। जब कुछ विफल होता है, फ़्रेमवर्क उस त्रुटि का डेटा कैप्चर करता है, कोडिंग एजेंट के माध्यम से एजेंट को विकसित करता है और उसे दोबारा डिप्लॉय करता है। एकीकृत human-in-the-loop नोड्स, क्रेडेंशियल प्रबंधन और रीयल-टाइम मॉनिटरिंग आपको अनुकूलनशीलता खोए बिना पूरा नियंत्रण देते हैं।
वर्कफ़्लो को हार्डकोड किए बिना स्वायत्त, भरोसेमंद और स्वयं-सुधार करने वाले AI एजेंट बनाएँ। कोडिंग एजेंट के साथ बातचीत के माध्यम से अपना लक्ष्य परिभाषित करें, और फ़्रेमवर्क डायनेमिक रूप से बनाए गए कनेक्शन कोड के साथ एक नोड ग्राफ़ उत्पन्न करता है। जब कुछ विफल होता है, फ़्रेमवर्क उस त्रुटि का डेटा कैप्चर करता है, कोडिंग एजेंट के माध्यम से एजेंट को विकसित करता है और उसे दोबारा डिप्लॉय करता है। एकीकृत human-in-the-loop नोड्स, क्रेडेंशियल प्रबंधन और रीयल-टाइम मॉनिटरिंग आपको अनुकूलनशीलता खोए बिना पूरा नियंत्रण देते हैं।
पूर्ण दस्तावेज़ीकरण, उदाहरणों और मार्गदर्शिकाओं के लिए adenhq.com पर जाएँ।
पूर्ण दस्तावेज़ीकरण, उदाहरणों और मार्गदर्शिकाओं के लिए [adenhq.com](https://adenhq.com) पर जाएँ।
# Aden क्या है?
[![Hive Demo](https://img.youtube.com/vi/XDOG9fOaLjU/maxresdefault.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=XDOG9fOaLjU)
<p align="center">
<img width="100%" alt="Aden Architecture" src="../assets/aden-architecture-diagram.jpg" />
</p>
## Hive किसके लिए है?
Aden एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो AI एजेंट्स को बनाने, डिप्लॉय करने, ऑपरेट करने और अनुकूलित करने के लिए उपयोग होता है:
Hive उन डेवलपर्स और टीमों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो जटिल वर्कफ़्लो को मैन्युअली वायर किए बिना **प्रोडक्शन-ग्रेड AI एजेंट** बनाना चाहते हैं।
- **निर्माण (Build)** – एक कोडिंग एजेंट प्राकृतिक भाषा के लक्ष्यों से विशेष वर्कर एजेंट्स (Sales, Marketing, Operations) उत्पन्न करता है
Hive आपके लिए उपयुक्त है यदि आप:
- **डिप्लॉय (Deploy)** – CI/CD इंटीग्रेशन के साथ हेडलेस डिप्लॉयमेंट और API के पूरे लाइफ़साइकल का प्रबंधन
- ऐसे AI एजेंट चाहते हैं जो **वास्तविक व्यावसायिक प्रक्रियाओं को निष्पादित करें**, केवल डेमो नहीं
- **हार्डकोडेड वर्कफ़्लो** के बजाय **लक्ष्य-आधारित विकास** पसंद करते हैं
- ऐसे **स्वयं-सुधार करने वाले और अनुकूली एजेंट** चाहते हैं जो समय के साथ बेहतर हों
- **मानव-इन-द-लूप नियंत्रण**, ऑब्ज़र्वेबिलिटी और लागत सीमाएँ आवश्यक हैं
- एजेंट्स को **प्रोडक्शन वातावरण** में चलाने की योजना है
- **ऑपरेट (Operate)** – रीयल-टाइम मॉनिटरिंग, ऑब्ज़र्वेबिलिटी और रनटाइम गार्डरेल्स एजेंट्स को भरोसेमंद बनाए रखते हैं
Hive उपयुक्त नहीं हो सकता यदि आप केवल साधारण एजेंट चेन्स या एकबारगी स्क्रिप्ट्स के साथ प्रयोग कर रहे हैं।
- **अनुकूलन (Adapt)** – निरंतर मूल्यांकन, सुपरविज़न और अनुकूलन यह सुनिश्चित करते हैं कि एजेंट समय के साथ बेहतर होते जाएँ
## Hive का उपयोग कब करें?
- **इन्फ़्रास्ट्रक्चर (Infrastructure)** – साझा मेमोरी, LLM इंटीग्रेशन, टूल्स और स्किल्स हर एजेंट को शक्ति प्रदान करते हैं
Hive का उपयोग करें जब आपको आवश्यकता हो:
# त्वरित लिंक (Quick Links)
- लंबे समय तक चलने वाले, स्वायत्त एजेंट
- मजबूत गार्डरेल्स, प्रक्रिया और नियंत्रण
- विफलताओं पर आधारित निरंतर सुधार
- मल्टी-एजेंट समन्वय
- एक ऐसा फ़्रेमवर्क जो आपके लक्ष्यों के साथ विकसित हो
## त्वरित लिंक
- **[डाक्यूमेंटेशन](https://docs.adenhq.com/)** - पूर्ण गाइड्स और API संदर्भ
- **[सेल्फ-होस्टिंग गाइड](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** -
Hive को अपने इंफ़्रास्ट्रक्चर पर डिप्लॉय करें
- **[चेंजलॉग](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - नवीनतम अपडेट और रिलीज़
<!-- - **[Hoja de Ruta](https://adenhq.com/roadmap)** - Funciones y planes próximos -->
- **[सेल्फ-होस्टिंग गाइड](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - Hive को अपने इंफ़्रास्ट्रक्चर पर डिप्लॉय करें
- **[चेंजलॉग](https://github.com/aden-hive/hive/releases)** - नवीनतम अपडेट और रिलीज़
- **[रोडमैप](../roadmap.md)** - आगामी सुविधाएँ और योजनाएँ
- **[इशू रिपोर्ट करें](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - बग रिपोर्ट और फ़ीचर अनुरोध
- **[योगदान करें](../../CONTRIBUTING.md)** - योगदान करने और PR सबमिट करने का तरीका
## त्वरित शुरुआत
### आवश्यकताएँ
- [Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/) - एजेंट विकास के लिए
- [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) (v20.10+) -कंटेनराइज़्ड टूल्स के लिए वैकल्पिक
- एजेंट विकास के लिए Python 3.11+
- एजेंट स्किल्स का उपयोग करने के लिए Claude Code, Codex CLI, या Cursor
> **विंडोज उपयोगकर्ताओं के लिए नोट:** इस फ़्रेमवर्क को चलाने के लिए **WSL (Windows Subsystem for Linux)** या **Git Bash** का उपयोग करने की दृढ़ता से अनुशंसा की जाती है। कुछ मुख्य ऑटोमेशन स्क्रिप्ट्स मानक Command Prompt या PowerShell में सही ढंग से निष्पादित नहीं हो सकती हैं।
### इंस्टॉलेशन
> **नोट**
> Hive एक `uv` वर्कस्पेस लेआउट का उपयोग करता है और `pip install` से इंस्टॉल नहीं होता।
> रिपॉज़िटरी रूट से `pip install -e .` चलाने से एक प्लेसहोल्डर पैकेज बनेगा और Hive सही ढंग से काम नहीं करेगा।
> कृपया वातावरण सेट अप करने के लिए नीचे दी गई क्विकस्टार्ट स्क्रिप्ट का उपयोग करें।
```bash
# रिपॉज़िटरी क्लोन करें
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
# Clone the repository
git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
# Python वातावरण कॉन्फ़िगरेशन चलाएँ
# Run quickstart setup
./quickstart.sh
```
यह इंस्टॉल करता है:
यह सेट अप करता है:
- **framework** - मुख्य एजेंट रनटाइम और ग्राफ़ एक्ज़ीक्यूटर
- **aden_tools** - एजेंट क्षमताओं के लिए 19 MCP टूल्स
- सभी आवश्यक डिपेंडेंसीज़
- **framework** - मुख्य एजेंट रनटाइम और ग्राफ़ एक्ज़ीक्यूटर (`core/.venv` में)
- **aden_tools** - एजेंट क्षमताओं के लिए MCP टूल्स (`tools/.venv` में)
- **credential store** - एन्क्रिप्टेड API कुंजी भंडारण (`~/.hive/credentials`)
- **LLM provider** - इंटरैक्टिव डिफ़ॉल्ट मॉडल कॉन्फ़िगरेशन
- `uv` के साथ सभी आवश्यक Python डिपेंडेंसीज़
- अंत में, यह आपके ब्राउज़र में open hive इंटरफ़ेस शुरू करेगा
<img width="2500" height="1214" alt="home-screen" src="https://github.com/user-attachments/assets/134d897f-5e75-4874-b00b-e0505f6b45c4" />
### अपना पहला एजेंट बनाएँ
```bash
Claude Code की क्षमताएँ इंस्टॉल करें (एक बार)
./quickstart.sh
होम इनपुट बॉक्स में वह एजेंट टाइप करें जिसे आप बनाना चाहते हैं
# Claude Code का उपयोग करके एक एजेंट बनाएँ
claude> /hive
<img width="2500" height="1214" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/1ce19141-a78b-46f5-8d64-dbf987e048f4" />
# अपने एजेंट का परीक्षण करें
claude> /hive-test
### टेम्पलेट एजेंट्स का उपयोग करें
# अपने एजेंट को चलाएँ
PYTHONPATH=exports uv run python -m your_agent_name run --input '{...}'
```
**[📖 पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन गाइड](../environment-setup.md)** - एजेंट विकास के लिए विस्तृत निर्देश
"Try a sample agent" पर क्लिक करें और टेम्पलेट्स देखें। आप किसी टेम्पलेट को सीधे चला सकते हैं या मौजूदा टेम्पलेट के ऊपर अपना संस्करण बनाने का विकल्प चुन सकते हैं।
## विशेषताएँ
- **लक्ष्य-आधारित विकास** -प्राकृतिक भाषा में लक्ष्य परिभाषित करें; कोडिंग एजेंट उन्हें हासिल करने के लिए एजेंट ग्राफ़ और कनेक्शन कोड उत्पन्न करता है
- **स्वयं-अनुकूल एजेंट्स** - फ़्रेमवर्क विफलताओं को कैप्चर करता है, उद्देश्यों को अपडेट करता है और एजेंट ग्राफ़ को अद्यतन करता है
- **डायनेमिक नोड कनेक्शन** - पूर्व-परिभाषित किनारों के बिना; आपके लक्ष्यों के आधार पर कनेक्शन कोड किसी भी सक्षम LLM द्वारा उत्पन्न किया जाता है
- **Browser-Use** - कठिन कार्यों को पूरा करने के लिए अपने कंप्यूटर पर ब्राउज़र को नियंत्रित करें
- **समानांतर निष्पादन** - उत्पन्न ग्राफ़ को समानांतर में निष्पादित करें। इस तरह आपके लिए कई एजेंट एक साथ कार्य पूरा कर सकते हैं
- **[लक्ष्य-आधारित उत्पादन](../key_concepts/goals_outcome.md)** - प्राकृतिक भाषा में उद्देश्य परिभाषित करें; कोडिंग एजेंट उन्हें हासिल करने के लिए एजेंट ग्राफ़ और कनेक्शन कोड उत्पन्न करता है
- **[अनुकूलनशीलता](../key_concepts/evolution.md)** - फ़्रेमवर्क विफलताओं को कैप्चर करता है, उद्देश्यों के अनुसार कैलिब्रेट करता है, और एजेंट ग्राफ़ को विकसित करता है
- **[डायनेमिक नोड कनेक्शन](../key_concepts/graph.md)** - पूर्व-परिभाषित किनारों के बिना; आपके लक्ष्यों के आधार पर किसी भी सक्षम LLM द्वारा कनेक्शन कोड उत्पन्न किया जाता है
- **SDK-रैप्ड नोड्स** - प्रत्येक नोड को साझा मेमोरी, स्थानीय RLM मेमोरी, मॉनिटरिंग, टूल्स और LLM एक्सेस डिफ़ॉल्ट रूप से मिलता है
- **मानव-इन-द-लूप** - मानव हस्तक्षेप नोड्स जो मानव इनपुट के लिए निष्पादन को रोकते हैं, और जिनमें कॉन्फ़िगर किए जा सकने वाले टाइमआउट और एस्केलेशन होते हैं
- **रीयल-टाइम ऑब्ज़र्वेबिलिटी** - एजेंट निष्पादन, निर्णयों और नोड्स के बीच संचार की लाइव मॉनिटरिंग के लिए WebSocket स्ट्रीमिंग
- **लागत और बजट नियंत्रण** - खर्च की सीमाएँ, थ्रॉटल्स और मॉडल की स्वचालित डिग्रेडेशन नीतियाँ निर्धारित करें
- **प्रोडक्शन के लिए तैयार** - स्वयं-होस्ट करने योग्य, और स्केल व विश्वसनीयता के लिए निर्मित
- **[मानव-इन-द-लूप](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)** - मानव हस्तक्षेप नोड्स जो मानव इनपुट के लिए निष्पादन को रोकते हैं, कॉन्फ़िगर करने योग्य टाइमआउट और एस्केलेशन के साथ
- **रीयल-टाइम ऑब्ज़र्वेबिलिटी** - एजेंट निष्पादन, निर्णयों और नोड-से-नोड संचार की लाइव मॉनिटरिंग के लिए WebSocket स्ट्रीमिंग
- **प्रोडक्शन के लिए तैयार** - स्वयं-होस्ट करने योग्य, स्केल और विश्वसनीयता के लिए निर्मित
# Aden क्यों?
## इंटीग्रेशन
पारंपरिक एजेंट फ़्रेमवर्क्स में आपको वर्कफ़्लो मैन्युअली डिज़ाइन करने, एजेंट इंटरैक्शन्स परिभाषित करने और विफलताओं को प्रतिक्रियात्मक रूप से संभालने की आवश्यकता होती है। Aden इस पैरेडाइम को उलट देता है—**आप परिणामों का वर्णन करते हैं, और सिस्टम अपने-आप तैयार हो जाता है**.
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/tree/main/tools/src/aden_tools/tools"><img width="100%" alt="Integration" src="https://github.com/user-attachments/assets/a1573f93-cf02-4bb8-b3d5-b305b05b1e51" /></a>
Hive मॉडल-एग्नॉस्टिक और सिस्टम-एग्नॉस्टिक बनाया गया है।
- **LLM लचीलापन** - Hive फ़्रेमवर्क विभिन्न प्रकार के LLMs को सपोर्ट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें LiteLLM-संगत प्रदाताओं के माध्यम से होस्टेड और लोकल मॉडल शामिल हैं।
- **व्यावसायिक सिस्टम कनेक्टिविटी** - Hive फ़्रेमवर्क CRM, सपोर्ट, मैसेजिंग, डेटा, फ़ाइल और आंतरिक APIs जैसे सभी प्रकार के व्यावसायिक सिस्टम से MCP के माध्यम से टूल्स के रूप में कनेक्ट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
## Aden क्यों
Hive जेनेरिक एजेंट्स के बजाय वास्तविक व्यावसायिक प्रक्रियाओं को चलाने वाले एजेंट उत्पन्न करने पर केंद्रित है। आपको मैन्युअली वर्कफ़्लो डिज़ाइन करने, एजेंट इंटरैक्शन्स परिभाषित करने और विफलताओं को प्रतिक्रियात्मक रूप से संभालने की आवश्यकता के बजाय, Hive इस पैरेडाइम को उलट देता है: **आप परिणामों का वर्णन करते हैं, और सिस्टम अपने-आप तैयार हो जाता है**—एक परिणाम-उन्मुख, अनुकूली अनुभव प्रदान करता है जिसमें उपयोग में आसान टूल्स और इंटीग्रेशन्स का सेट होता है।
```mermaid
flowchart LR
subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
GOAL["Define Goal<br/>+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes<br/>Event Loop"]
NODES --> EDGES["Connect Edges<br/>on_success/failure/conditional"]
EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
end
GOAL["Define Goal"] --> GEN["Auto-Generate Graph"]
GEN --> EXEC["Execute Agents"]
EXEC --> MON["Monitor & Observe"]
MON --> CHECK{{"Pass?"}}
CHECK -- "Yes" --> DONE["Deliver Result"]
CHECK -- "No" --> EVOLVE["Evolve Graph"]
EVOLVE --> EXEC
subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
direction TB
JSON["agent.json<br/>(GraphSpec)"]
TOOLS["tools.py<br/>(Functions)"]
MCP["mcp_servers.json<br/>(Integrations)"]
end
GOAL -.- V1["Natural Language"]
GEN -.- V2["Instant Architecture"]
EXEC -.- V3["Easy Integrations"]
MON -.- V4["Full visibility"]
EVOLVE -.- V5["Adaptability"]
DONE -.- V6["Reliable outcomes"]
subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
LOAD["AgentRunner<br/>Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime<br/>+ ToolRegistry"]
SETUP --> EXEC["GraphExecutor<br/>Execute Nodes"]
subgraph DECISION["Decision Recording"]
DEC1["runtime.decide()<br/>intent → options → choice"]
DEC2["runtime.record_outcome()<br/>success, result, metrics"]
end
end
subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
CTX["NodeContext<br/>memory • llm • tools"]
STORE[("FileStorage<br/>Runs & Decisions")]
end
APPROVE --> EXPORT
EXPORT --> LOAD
EXEC --> DECISION
EXEC --> CTX
DECISION --> STORE
STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES
style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style GOAL fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style GEN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style EXEC fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style MON fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style CHECK fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style DONE fill:#4caf50,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#fff
style EVOLVE fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style V1 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V2 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V3 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V4 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V5 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V6 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
```
### Aden की बढ़त
### Hive की बढ़त
| पारंपरिक फ़्रेमवर्क्स | Aden |
| पारंपरिक फ़्रेमवर्क्स | Hive |
| ------------------------------------ | ------------------------------------------ |
| एजेंट वर्कफ़्लो को हार्डकोड करना | प्राकृतिक भाषा में लक्ष्यों का वर्णन |
| ग्राफ़ की मैन्युअल परिभाषा | स्वतः-उत्पन्न एजेंट ग्राफ़ |
| त्रुटियों का प्रतिक्रियात्मक प्रबंधन | प्रॉएक्टिव स्वयं-विकास |
| त्रुटियों का प्रतिक्रियात्मक प्रबंधन | परिणाम-मूल्यांकन और अनुकूलनशीलता |
| स्थिर टूल कॉन्फ़िगरेशन | SDK-रैप्ड डायनेमिक नोड्स |
| अलग मॉनिटरिंग सेटअप | एकीकृत रीयल-टाइम ऑब्ज़र्वेबिलिटी |
| DIY बजट प्रबंधन | एकीकृत लागत नियंत्रण और डिग्रेडेशन नीतियाँ |
### यह कैसे काम करता है
1. **अपना लक्ष्य परिभाषित करें** → सरल भाषा में बताएं कि आप क्या हासिल करना चाहते हैं
2. **कोडिंग एजेंट उत्पन्न करता है** → एजेंट ग्राफ़, कनेक्शन कोड और टेस्ट केस तैयार करता है
3. **वर्कर एजेंट्स निष्पादन करते हैं** → SDK-रैप्ड नोड्स पूर्ण ऑब्ज़र्वेबिलिटी और टूल्स तक पहुँच के साथ निष्पादित होते हैं
4. **कंट्रोल प्लेन निगरानी करता है** → रीयल-टाइम मेट्रिक्स, बजट का प्रवर्तन और नीतियों का प्रबंधन
5. **स्वयं-सुधार** → विफलता की स्थिति में, सिस्टम ग्राफ़ को विकसित करता है और उसे स्वचालित रूप से दोबारा डिप्लॉय करता है
1. **[अपना लक्ष्य परिभाषित करें](../key_concepts/goals_outcome.md)** → सरल भाषा में बताएं कि आप क्या हासिल करना चाहते हैं
2. **कोडिंग एजेंट उत्पन्न करता है** → [एजेंट ग्राफ़](../key_concepts/graph.md), कनेक्शन कोड और टेस्ट केस तैयार करता है
3. **[वर्कर एजेंट्स निष्पादन करते हैं](../key_concepts/worker_agent.md)** → SDK-रैप्ड नोड्स पूर्ण ऑब्ज़र्वेबिलिटी और टूल्स तक पहुँच के साथ चलते हैं
4. **कंट्रोल प्लेन निगरानी करता है** → रीयल-टाइम मेट्रिक्स, बजट प्रवर्तन, नीति प्रबंधन
5. **[अनुकूलनशीलता](../key_concepts/evolution.md)** → विफलता की स्थिति में, सिस्टम ग्राफ़ को विकसित करता है और स्वचालित रूप से दोबारा डिप्लॉय करता है
## Aden की तुलना कैसे की जाती है
## एजेंट चलाएँ
Aden एजेंट विकास के लिए एक मौलिक रूप से अलग दृष्टिकोण अपनाता है। जहाँ अधिकांश फ़्रेमवर्क्स आपसे वर्कफ़्लो को कोड करने या एजेंट ग्राफ़ को मैन्युअली परिभाषित करने की आवश्यकता रखते हैं, वहीं Aden एक **पूरे एजेंट सिस्टम को उत्पन्न करने के लिए एक कोडिंग एजेंट** प्राकृतिक भाषा में दिए गए लक्ष्यों से। जब एजेंट विफल होते हैं, तो फ़्रेमवर्क केवल त्रुटियाँ दर्ज नहीं करता—**एजेंट ग्राफ़ को स्वचालित रूप से विकसित करता है** और उसे दोबारा डिप्लॉय करता है.
> **नोट:** फ़्रेमवर्क्स की विस्तृत तुलना तालिका और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के लिए, देखें [README.md](README.md) अंग्रेज़ी में.
### Aden कब चुनें
Aden तब चुनें जब आपको आवश्यकता हो:
- ऐसे एजेंट जो **विफलताओं से स्वयं-सुधार करने वाले** बिना मैन्युअल हस्तक्षेप के
- **लक्ष्य-उन्मुख विकास** जहाँ आप वर्कफ़्लो नहीं, बल्कि परिणामों का वर्णन करते हैं
- **प्रोडक्शन में विश्वसनीयता** स्वचालित रिकवरी और दोबारा डिप्लॉयमेंट के साथ
- **तेज़ पुनरावृत्ति** कोड दोबारा लिखे बिना एजेंट आर्किटेक्चर में
- **पूर्ण प्रेक्षणीयता** रीयल-टाइम निगरानी और मानवीय पर्यवेक्षण के साथ
ज़रूरत पड़ने पर अन्य फ़्रेमवर्क चुनें:
- **पूर्वानुमेय और टाइप-सुरक्षित वर्कफ़्लो** (PydanticAI, Mastra)
- **RAG और दस्तावेज़ प्रसंस्करण** (LlamaIndex, Haystack)
- **एजेंटों के उभरने पर शोध** (CAMEL)
- **रीयल-टाइम वॉइस/मल्टीमॉडल** (TEN Framework)
- **घटकों का सरल क्रमबद्ध संयोजन** (LangChain, Swarm)
## प्रोजेक्ट संरचना
```
hive/
├── core/ # मुख्य फ्रेमवर्क – एजेंट रनटाइम, ग्राफ़ एक्ज़ीक्यूटर, प्रोटोकॉल
├── tools/ # MCP टूल्स पैकेज – एजेंट क्षमताओं के लिए 19 टूल
├── exports/ # एजेंट पैकेज – पहले से बने एजेंट और उदाहरण
├── docs/ # दस्तावेज़ और मार्गदर्शिकाएँ
├── scripts/ # बिल्ड स्क्रिप्ट्स और यूटिलिटीज़
├── .claude/ # एजेंट बनाने के लिए Claude Code क्षमताएँ
├── CONTRIBUTING.md # योगदान दिशानिर्देश
```
## विकास
### Python में एजेंट विकास
फ़्रेमवर्क के साथ लक्ष्य-उन्मुख एजेंट बनाने और चलाने के लिए:
```bash
# एक-बार का कॉन्फ़िगरेशन
./quickstart.sh
# यह इंस्टॉल करता है:
# - फ्रेमवर्क पैकेज (मुख्य रनटाइम)
# - aden_tools पैकेज (19 MCP टूल)
# - सभी डिपेंडेंसीज़
# Claude Code क्षमताओं का उपयोग करके नए एजेंट बनाएं
claude> /hive
# एजेंट का परीक्षण करें
claude> /hive-test
# एजेंट चलाएँ
PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'
```
पूरी कॉन्फ़िगरेशन निर्देशों के लिए [environment-setup.md](../environment-setup.md) देखें।
अब आप किसी एजेंट को चुनकर (मौजूदा एजेंट या उदाहरण एजेंट) चला सकते हैं। आप ऊपर बाईं ओर Run बटन पर क्लिक कर सकते हैं, या क्वीन एजेंट से बात कर सकते हैं और वह आपके लिए एजेंट चला सकती है।
## दस्तावेज़ीकरण
- **[डेवलपर गाइड](../developer-guide.md)** - डेवलपर्स के लिए पूर्ण मार्गदर्शिका
- [शुरुआत करें](docs/getting-started.md) - त्वरित कॉन्फ़िगरेशन निर्देश
- [कॉन्फ़िगरेशन गाइड](docs/configuration.md) - सभी कॉन्फ़िगरेशन विकल्प
- [आर्किटेक्चर का अवलोकन](docs/architecture/README.md) - सिस्टम का डिज़ाइन और संरचना
- [शुरुआत करें](../getting-started.md) - त्वरित सेटअप निर्देश
- [कॉन्फ़िगरेशन गाइड](../configuration.md) - सभी कॉन्फ़िगरेशन विकल्प
- [आर्किटेक्चर का अवलोकन](../architecture/README.md) - सिस्टम का डिज़ाइन और संरचना
## रोडमैप
एडेन एजेंट फ़्रेमवर्क का उद्देश्य डेवलपर्स को परिणाम-उन्मुख, स्वयं-अनुकूलित एजेंट बनाने में मदद करना है। हमारी रोडमैप यहाँ देखें।
[roadmap.md](../roadmap.md)
Aden Hive एजेंट फ़्रेमवर्क का उद्देश्य डेवलपर्स को परिणाम-उन्मुख, स्वयं-अनुकूलित एजेंट बनाने में मदद करना है। विवरण के लिए [roadmap.md](../roadmap.md) देखें।
```mermaid
timeline
title Aden Agent Framework Roadmap
section Foundation
Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
section Expansion
Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
flowchart TB
%% Main Entity
User([User])
%% =========================================
%% EXTERNAL EVENT SOURCES
%% =========================================
subgraph ExtEventSource [External Event Source]
E_Sch["Schedulers"]
E_WH["Webhook"]
E_SSE["SSE"]
end
%% =========================================
%% SYSTEM NODES
%% =========================================
subgraph WorkerBees [Worker Bees]
WB_C["Conversation"]
WB_SP["System prompt"]
subgraph Graph [Graph]
direction TB
N1["Node"] --> N2["Node"] --> N3["Node"]
N1 -.-> AN["Active Node"]
N2 -.-> AN
N3 -.-> AN
%% Nested Event Loop Node
subgraph EventLoopNode [Event Loop Node]
ELN_L["listener"]
ELN_SP["System Prompt<br/>(Task)"]
ELN_EL["Event loop"]
ELN_C["Conversation"]
end
end
end
subgraph JudgeNode [Judge]
J_C["Criteria"]
J_P["Principles"]
J_EL["Event loop"] <--> J_S["Scheduler"]
end
subgraph QueenBee [Queen Bee]
QB_SP["System prompt"]
QB_EL["Event loop"]
QB_C["Conversation"]
end
subgraph Infra [Infra]
SA["Sub Agent"]
TR["Tool Registry"]
WTM["Write through Conversation Memory<br/>(Logs/RAM/Harddrive)"]
SM["Shared Memory<br/>(State/Harddrive)"]
EB["Event Bus<br/>(RAM)"]
CS["Credential Store<br/>(Harddrive/Cloud)"]
end
subgraph PC [PC]
B["Browser"]
CB["Codebase<br/>v 0.0.x ... v n.n.n"]
end
%% =========================================
%% CONNECTIONS & DATA FLOW
%% =========================================
%% External Event Routing
E_Sch --> ELN_L
E_WH --> ELN_L
E_SSE --> ELN_L
ELN_L -->|"triggers"| ELN_EL
%% User Interactions
User -->|"Talk"| WB_C
User -->|"Talk"| QB_C
User -->|"Read/Write Access"| CS
%% Inter-System Logic
ELN_C <-->|"Mirror"| WB_C
WB_C -->|"Focus"| AN
WorkerBees -->|"Inquire"| JudgeNode
JudgeNode -->|"Approve"| WorkerBees
%% Judge Alignments
J_C <-.->|"aligns"| WB_SP
J_P <-.->|"aligns"| QB_SP
%% Escalate path
J_EL -->|"Report (Escalate)"| QB_EL
%% Pub/Sub Logic
AN -->|"publish"| EB
EB -->|"subscribe"| QB_C
%% Infra and Process Spawning
ELN_EL -->|"Spawn"| SA
SA -->|"Inform"| ELN_EL
SA -->|"Starts"| B
B -->|"Report"| ELN_EL
TR -->|"Assigned"| ELN_EL
CB -->|"Modify Worker Bee"| WB_C
%% =========================================
%% SHARED MEMORY & LOGS ACCESS
%% =========================================
%% Worker Bees Access (link to node inside Graph subgraph)
AN <-->|"Read/Write"| WTM
AN <-->|"Read/Write"| SM
%% Queen Bee Access
QB_C <-->|"Read/Write"| WTM
QB_EL <-->|"Read/Write"| SM
%% Credentials Access
CS -->|"Read Access"| QB_C
```
## योगदान करें
हम समुदाय से योगदान का स्वागत करते हैं! हम विशेष रूप से फ़्रेमवर्क के लिए टूल्स, इंटीग्रेशन्स और उदाहरण एजेंट बनाने में मदद की तलाश में हैं ([#2805 देखें](https://github.com/aden-hive/hive/issues/2805))। यदि आप इसकी कार्यक्षमता बढ़ाने में रुचि रखते हैं, तो यह शुरू करने के लिए सबसे अच्छी जगह है। कृपया दिशानिर्देशों के लिए [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) देखें।
**महत्वपूर्ण:** कृपया PR सबमिट करने से पहले किसी issue को अपने नाम असाइन करवाएँ। इसे क्लेम करने के लिए issue पर टिप्पणी करें, और कोई मेंटेनर आपको असाइन कर देगा। पुनरुत्पादन योग्य चरणों और प्रस्तावों वाले issues को प्राथमिकता दी जाती है। इससे डुप्लिकेट काम से बचाव होता है।
1. कोई issue खोजें या बनाएँ और असाइनमेंट प्राप्त करें
2. रिपॉज़िटरी को fork करें
3. अपनी फ़ीचर ब्रांच बनाएँ (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. अपने बदलावों को commit करें (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. ब्रांच को push करें (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. एक Pull Request खोलें
## समुदाय और सहायता
हम उपयोग करते हैं [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk) सपोर्ट, फ़ीचर अनुरोधों और कम्युनिटी चर्चाओं के लिए।
हम सपोर्ट, फ़ीचर अनुरोधों और कम्युनिटी चर्चाओं के लिए [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk) का उपयोग करते हैं।
- Discord - [हमारे समुदाय से जुड़ें](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
- Twitter/X - [@adenhq](https://x.com/aden_hq)
- LinkedIn - [कंपनी पेज](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## योगदान करें
हम योगदान का स्वागत करते हैं! कृपया देखें [CONTRIBUTING.md] (CONTRIBUTING.md) दिशानिर्देशों के लिए.
**महत्वपूर्ण:**: कृपया PR भेजने से पहले किसी issue को अपने नाम असाइन करवाने का अनुरोध करें। उसे क्लेम करने के लिए issue पर टिप्पणी करें, और कोई मेंटेनर 24 घंटों के भीतर उसे आपको असाइन कर देगा। इससे डुप्लिकेट काम से बचाव होता है।
1. कोई issue खोजें या बनाएँ और असाइनमेंट का अनुरोध करें
2. रिपॉज़िटरी को fork करें
3. अपनी फीचर ब्रांच बनाएँ (git checkout -b feature/amazing-feature)
4. अपने बदलावों को commit करें (git commit -m 'Add amazing feature')
5. ब्रांच को push करें (git push origin feature/amazing-feature)
6. एक Pull Request खोलें
## हमारी टीम से जुड़ें
**हम भर्ती कर रहे हैं!** इंजीनियरिंग, रिसर्च और मार्केटिंग भूमिकाओं में हमारे साथ जुड़ें.
**हम भर्ती कर रहे हैं!** इंजीनियरिंग, रिसर्च और गो-टू-मार्केट भूमिकाओं में हमारे साथ जुड़ें।
[खुली पदों को देखें](https://jobs.adenhq.com/a8cec478-cdbc-473c-bbd4-f4b7027ec193/applicant)
## सुरक्षा
सुरक्षा संबंधी चिंताओं के लिए, कृपया देखें [SECURITY.md](SECURITY.md).
सुरक्षा संबंधी चिंताओं के लिए, कृपया [SECURITY.md](../../SECURITY.md) देखें।
## लाइसेंस
यह प्रोजेक्ट Apache 2.0 लाइसेंस के अंतर्गत लाइसेंस्ड है – फ़ाइल देखें [LICENSE](LICENSE)अधिक विवरण के लिए.
यह प्रोजेक्ट Apache License 2.0 के अंतर्गत लाइसेंस्ड है - विवरण के लिए [LICENSE](../../LICENSE) फ़ाइल देखें।
## अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
> **नोट:** पूरी FAQ के लिए,[README.md](README.md) देखें.
**प्रश्न: Hive कौन-कौन से LLM प्रदाताओं को सपोर्ट करता है?**
**प्रश्न: क्या Aden, LangChain या अन्य एजेंट फ़्रेमवर्क पर निर्भर करता है?**
Hive LiteLLM इंटीग्रेशन के माध्यम से 100 से अधिक LLM प्रदाताओं को सपोर्ट करता है, जिसमें OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude मॉडल), Google Gemini, DeepSeek, Mistral, Groq और कई अन्य शामिल हैं। बस संबंधित API कुंजी के लिए एनवायरनमेंट वेरिएबल सेट करें और मॉडल का नाम निर्दिष्ट करें। हम Claude, GLM और Gemini के उपयोग की सिफ़ारिश करते हैं क्योंकि इनका प्रदर्शन सबसे अच्छा है।
उत्तर: नहीं। Aden पूरी तरह से शून्य से बनाया गया है और यह LangChain, CrewAI या अन्य एजेंट फ़्रेमवर्क पर निर्भर नहीं है। यह फ्रेमवर्क हल्का और लचीला होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और यह पूर्वनिर्धारित घटकों पर निर्भर रहने के बजाय डायनेमिक रूप से एजेंट ग्राफ़ बनाता है।
**प्रश्न: क्या मैं Hive का उपयोग Ollama जैसे लोकल AI मॉडलों के साथ कर सकता हूँ?**
**प्रश्न: Aden कौन-कौन से LLM प्रदाताओं को सपोर्ट करता है?**
हाँ! Hive LiteLLM के माध्यम से लोकल मॉडलों को सपोर्ट करता है। बस `ollama/model-name` फ़ॉर्मेट में मॉडल नाम का उपयोग करें (उदा., `ollama/llama3`, `ollama/mistral`) और सुनिश्चित करें कि Ollama स्थानीय रूप से चल रहा है।
उत्तर: Aden LiteLLM इंटीग्रेशन के माध्यम से 100 से अधिक LLM प्रदाताओं को सपोर्ट करता है, जिसमें OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude मॉडल), Google Gemini, Mistral, Groq और कई अन्य शामिल हैं। बस संबंधित API कुंजी के लिए एनवायरनमेंट वेरिएबल सेट करें और मॉडल का नाम निर्दिष्ट करें।
**प्रश्न: Hive को अन्य एजेंट फ़्रेमवर्क्स से अलग क्या बनाता है?**
**प्रश्न: क्या Aden ओपन-सोर्स है?**
Hive आपके संपूर्ण एजेंट सिस्टम को प्राकृतिक भाषा में दिए गए लक्ष्यों से कोडिंग एजेंट का उपयोग करके उत्पन्न करता है—आपको वर्कफ़्लो को हार्डकोड करने या मैन्युअली ग्राफ़ परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं। जब एजेंट विफल होते हैं, फ़्रेमवर्क स्वचालित रूप से विफलता डेटा कैप्चर करता है, [एजेंट ग्राफ़ को विकसित करता है](../key_concepts/evolution.md), और दोबारा डिप्लॉय करता है। यह स्व-सुधार चक्र Aden के लिए अद्वितीय है।
उत्तर: हाँ, Aden पूरी तरह से ओपन-सोर्स है और यह Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है। हम समुदाय के योगदान और सहयोग को सक्रिय रूप से प्रोत्साहित करते हैं।
**प्रश्न: क्या Hive ओपन-सोर्स है?**
**प्रश्न: Aden को अन्य एजेंट फ़्रेमवर्क्स से अलग क्या बनाता है?**
हाँ, Hive पूरी तरह से ओपन-सोर्स है और Apache License 2.0 के तहत उपलब्ध है। हम समुदाय के योगदान और सहयोग को सक्रिय रूप से प्रोत्साहित करते हैं।
उत्तर: Aden आपके एजेंट सिस्टम को प्राकृतिक भाषा में दिए गए लक्ष्यों से कोडिंग एजेंट के माध्यम से पूरी तरह उत्पन्न करता है—आपको वर्कफ़्लो को कोड करने या ग्राफ़ मैन्युअली डिफ़ाइन करने की आवश्यकता नहीं है। जब एजेंट फेल होते हैं, फ्रेमवर्क स्वचालित रूप से फेल होने वाले डेटा को कैप्चर करता है, एजेंट ग्राफ़ को विकसित करता है और उसे फिर से डिप्लॉय करता है। यह स्व-उन्नति चक्र Aden को अद्वितीय बनाता है।
**प्रश्न: क्या Hive जटिल, प्रोडक्शन-स्केल उपयोग मामलों को संभाल सकता है?**
**प्रश्न: क्या Aden ह्यूमन-इन-द-लूप वर्कफ़्लो को सपोर्ट करता है?**
हाँ। Hive स्पष्ट रूप से प्रोडक्शन वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें स्वचालित विफलता रिकवरी, रीयल-टाइम ऑब्ज़र्वेबिलिटी, लागत नियंत्रण और क्षैतिज स्केलिंग सपोर्ट जैसी सुविधाएँ हैं। फ़्रेमवर्क सरल ऑटोमेशन और जटिल मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो दोनों को संभालता है।
उत्तर: हाँ, Aden ह्यूमन-इन-द-लूप वर्कफ़्लो को पूरी तरह सपोर्ट करता है। यह इंटरवेंशन नोड्स के माध्यम से संभव होता है, जो मानव इनपुट के लिए निष्पादन को रोकते हैं। इसमें कस्टमाइज़ेबल वेट टाइम्स और एस्केलेशन पॉलिसीज़ शामिल हैं, जिससे मानव विशेषज्ञ और AI एजेंट के बीच सहज सहयोग संभव होता है।
**प्रश्न: क्या Hive ह्यूमन-इन-द-लूप वर्कफ़्लो को सपोर्ट करता है?**
हाँ, Hive [ह्यूमन-इन-द-लूप](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop) वर्कफ़्लो को पूरी तरह सपोर्ट करता है, इंटरवेंशन नोड्स के माध्यम से जो मानव इनपुट के लिए निष्पादन को रोकते हैं। इसमें कॉन्फ़िगर करने योग्य टाइमआउट और एस्केलेशन नीतियाँ शामिल हैं, जिससे मानव विशेषज्ञों और AI एजेंट्स के बीच सहज सहयोग संभव होता है।
**प्रश्न: Hive कौन सी प्रोग्रामिंग भाषाओं को सपोर्ट करता है?**
Hive फ़्रेमवर्क Python में बनाया गया है। JavaScript/TypeScript SDK रोडमैप पर है।
**प्रश्न: क्या Hive एजेंट बाहरी टूल्स और APIs के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं?**
हाँ। Aden के SDK-रैप्ड नोड्स बिल्ट-इन टूल एक्सेस प्रदान करते हैं, और फ़्रेमवर्क लचीले टूल इकोसिस्टम को सपोर्ट करता है। एजेंट नोड आर्किटेक्चर के माध्यम से बाहरी APIs, डेटाबेस और सेवाओं के साथ इंटीग्रेट हो सकते हैं।
**प्रश्न: Hive में लागत नियंत्रण कैसे काम करता है?**
Hive विस्तृत बजट नियंत्रण प्रदान करता है जिसमें खर्च की सीमाएँ, थ्रॉटल्स और स्वचालित मॉडल डिग्रेडेशन नीतियाँ शामिल हैं। आप टीम, एजेंट या वर्कफ़्लो स्तर पर बजट सेट कर सकते हैं, रीयल-टाइम लागत ट्रैकिंग और अलर्ट के साथ।
**प्रश्न: मुझे उदाहरण और दस्तावेज़ीकरण कहाँ मिलेंगे?**
पूर्ण गाइड्स, API संदर्भ और शुरुआत करने के ट्यूटोरियल्स के लिए [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/) पर जाएँ। रिपॉज़िटरी में `docs/` फ़ोल्डर में दस्तावेज़ीकरण और एक व्यापक [डेवलपर गाइड](../developer-guide.md) भी शामिल है।
**प्रश्न: मैं Aden में योगदान कैसे कर सकता हूँ?**
योगदान का स्वागत है! रिपॉज़िटरी को fork करें, अपनी फ़ीचर ब्रांच बनाएँ, अपने बदलाव लागू करें, और एक pull request सबमिट करें। विस्तृत दिशानिर्देशों के लिए [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) देखें।
---
docs/i18n/ja.md
+285 -203
View File
@@ -1,28 +1,31 @@
<p align="center">
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://storage.googleapis.com/aden-prod-assets/website/aden-title-card.png" />
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://github.com/user-attachments/assets/a027429b-5d3c-4d34-88e4-0feaeaabbab3" />
</p>
<p align="center">
<a href="../../README.md">English</a> |
<a href="zh-CN.md">简体中文</a> |
<a href="es.md">Español</a> |
<a href="hi.md">हिन्दी</a> |
<a href="pt.md">Português</a> |
<a href="ja.md">日本語</a> |
<a href="ru.md">Русский</a> |
<a href="ko.md">한국어</a>
</p>
[![Apache 2.0 License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE)
[![Y Combinator](https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange)](https://www.ycombinator.com/companies/aden)
[![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/adenhq/hive?logo=Docker&labelColor=%23528bff)](https://hub.docker.com/u/adenhq)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb)](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
[![Twitter Follow](https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5)](https://x.com/aden_hq)
[![LinkedIn](https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff)](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
<p align="center">
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0 License" /></a>
<a href="https://www.ycombinator.com/companies/aden"><img src="https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange" alt="Y Combinator" /></a>
<a href="https://discord.com/invite/MXE49hrKDk"><img src="https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb" alt="Discord" /></a>
<a href="https://x.com/aden_hq"><img src="https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5" alt="Twitter Follow" /></a>
<a href="https://www.linkedin.com/company/teamaden/"><img src="https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff" alt="LinkedIn" /></a>
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-102_Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/AI_Agents-Self--Improving-brightgreen?style=flat-square" alt="AI Agents" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Multi--Agent-Systems-blue?style=flat-square" alt="Multi-Agent" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Goal--Driven-Development-purple?style=flat-square" alt="Goal-Driven" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Headless-Development-purple?style=flat-square" alt="Headless" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Human--in--the--Loop-orange?style=flat-square" alt="HITL" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Production--Ready-red?style=flat-square" alt="Production" />
</p>
@@ -30,251 +33,321 @@
<img src="https://img.shields.io/badge/OpenAI-supported-412991?style=flat-square&logo=openai" alt="OpenAI" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Anthropic-supported-d4a574?style=flat-square" alt="Anthropic" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Google_Gemini-supported-4285F4?style=flat-square&logo=google" alt="Gemini" />
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
## 概要
ワークフローをハードコーディングせずに、信頼性の高い自己改善型 AI エージェントを構築できます。コーディングエージェントとの会話を通じて目標を定義すると、フレームワークが動的に作成された接続コードを持つノードグラフを生成します。問題が発生すると、フレームワークは障害データをキャプチャし、コーディングエージェントを通じてエージェントを進化させ、再デプロイします。組み込みのヒューマンインザループノード、認証情報管理、リアルタイムモニタリングにより、適応性を損なうことなく制御を維持できます。
ワークフローをハードコーディングせずに、自律的で信頼性の高い自己改善型 AI エージェントを構築できます。コーディングエージェントとの会話を通じて目標を定義すると、フレームワークが動的に作成された接続コードを持つノードグラフを生成します。問題が発生すると、フレームワークは障害データをキャプチャし、コーディングエージェントを通じてエージェントを進化させ、再デプロイします。組み込みのヒューマンインザループノード、認証情報管理、リアルタイムモニタリングにより、適応性を損なうことなく制御を維持できます。
完全なドキュメント、例、ガイドについては [adenhq.com](https://adenhq.com) をご覧ください。
## Aden とは
[![Hive Demo](https://img.youtube.com/vi/XDOG9fOaLjU/maxresdefault.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=XDOG9fOaLjU)
<p align="center">
<img width="100%" alt="Aden Architecture" src="../assets/aden-architecture-diagram.jpg" />
</p>
## Hive は誰のためのものか？
Aden は、AI エージェントの構築、デプロイ、運用、適応のためのプラットフォームです：
Hive は、複雑なワークフローを手動で配線することなく**本番グレードの AI エージェント**を構築したい開発者やチーム向けに設計されています。
- **構築** - コーディングエージェントが自然言語の目標から専門的なワーカーエージェント（セールス、マーケティング、オペレーション）を生成
- **デプロイ** - CI/CD 統合と完全な API ライフサイクル管理を備えたヘッドレスデプロイメント
- **運用** - リアルタイムモニタリング、可観測性、ランタイムガードレールがエージェントの信頼性を維持
- **適応** - 継続的な評価、監督、適応により、エージェントは時間とともに改善
- **インフラ** - 共有メモリ、LLM 統合、ツール、スキルがすべてのエージェントを支援
Hive が適している場合：
- デモではなく、**実際のビジネスプロセスを実行する** AI エージェントが必要
- ハードコードされたワークフローよりも**目標駆動開発**を好む
- 時間とともに改善される**自己修復・適応型エージェント**が必要
- **ヒューマンインザループ制御**、可観測性、コスト制限が必要
- **本番環境**でエージェントを実行する予定がある
シンプルなエージェントチェーンや単発スクリプトの実験のみを行う場合、Hive は最適ではないかもしれません。
## いつ Hive を使うべきか？
Hive は以下が必要な場合に使用してください：
- 長時間実行される自律型エージェント
- 強力なガードレール、プロセス、制御
- 障害に基づく継続的な改善
- マルチエージェント連携
- 目標とともに進化するフレームワーク
## クイックリンク
- **[ドキュメント](https://docs.adenhq.com/)** - 完全なガイドと API リファレンス
- **[セルフホスティングガイド](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - インフラストラクチャへの Hive デプロイ
- **[変更履歴](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - 最新の更新とリリース
<!-- - **[ロードマップ](https://adenhq.com/roadmap)** - 今後の機能と計画 -->
- **[変更履歴](https://github.com/aden-hive/hive/releases)** - 最新の更新とリリース
- **[ロードマップ](../roadmap.md)** - 今後の機能と計画
- **[問題を報告](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - バグレポートと機能リクエスト
- **[貢献](../../CONTRIBUTING.md)** - 貢献方法と PR の提出方法
## クイックスタート
### 前提条件
- [Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/) - エージェント開発用
- [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) (v20.10+) - オプション、コンテナ化されたツール用
- Python 3.11+ - エージェント開発用
- Claude Code、Codex CLI、または Cursor - エージェントスキルの活用用
> **Windows ユーザーへの注意：** このフレームワークを実行するには、**WSL（Windows Subsystem for Linux）**または **Git Bash** の使用を強く推奨します。一部のコア自動化スクリプトは、標準のコマンドプロンプトや PowerShell では正しく実行されない場合があります。
### インストール
> **注意**
> Hive は `uv` ワークスペースレイアウトを使用しており、`pip install` ではインストールされません。
> リポジトリのルートから `pip install -e .` を実行すると、プレースホルダーパッケージが作成され、Hive は正しく動作しません。
> 環境をセットアップするには、以下のクイックスタートスクリプトをご使用ください。
```bash
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
# Python環境セットアップを実行
# クイックスタートセットアップを実行
./quickstart.sh
```
これにより以下がインストールされます：
これにより以下がセットアップされます：
- **framework** - コアエージェントランタイムとグラフエグゼキュータ
- **aden_tools** - エージェント機能のための 19 個の MCP ツール
- すべての必要な依存関係
- **framework** - コアエージェントランタイムとグラフエグゼキュータ（`core/.venv` 内）
- **aden_tools** - エージェント機能のための MCP ツール（`tools/.venv` 内）
- **credential store** - 暗号化された API キーストレージ（`~/.hive/credentials`）
- **LLM provider** - インタラクティブなデフォルトモデル設定
- `uv` による必要な Python 依存関係すべて
- 最後に、ブラウザでオープン Hive インターフェースが起動します
<img width="2500" height="1214" alt="home-screen" src="https://github.com/user-attachments/assets/134d897f-5e75-4874-b00b-e0505f6b45c4" />
### 最初のエージェントを構築
```bash
# Claude Codeスキルをインストール（1回のみ）
./quickstart.sh
ホームの入力ボックスに構築したいエージェントを入力してください
# Claude Codeを使用してエージェントを構築
claude> /hive
<img width="2500" height="1214" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/1ce19141-a78b-46f5-8d64-dbf987e048f4" />
# エージェントをテスト
claude> /hive-test
### テンプレートエージェントを使用
# エージェントを実行
PYTHONPATH=exports uv run python -m your_agent_name run --input '{...}'
```
**[📖 完全セットアップガイド](../environment-setup.md)** - エージェント開発の詳細な手順
「Try a sample agent」をクリックしてテンプレートを確認してください。テンプレートを直接実行することも、既存のテンプレートをベースに独自のバージョンを構築することもできます。
## 機能
- **目標駆動開発** - 自然言語で目標を定義；コーディングエージェントがそれを達成するためのエージェントグラフと接続コードを生成
- **自己適応エージェント** - フレームワークが障害をキャプチャし、目標を更新し、エージェントグラフを更新
- **動的ノード接続** - 事前定義されたエッジなし；接続コードは目標に基づいて任意の対応 LLM によって生成
- **ブラウザ操作** - コンピュータ上のブラウザを制御して困難なタスクを達成
- **並列実行** - 生成されたグラフを並列で実行。複数のエージェントが同時にジョブを完了
- **[目標駆動生成](../key_concepts/goals_outcome.md)** - 自然言語で目標を定義；コーディングエージェントがそれを達成するためのエージェントグラフと接続コードを生成
- **[適応性](../key_concepts/evolution.md)** - フレームワークが障害をキャプチャし、目標に応じて調整し、エージェントグラフを進化
- **[動的ノード接続](../key_concepts/graph.md)** - 事前定義されたエッジなし；接続コードは目標に基づいて任意の対応 LLM によって生成
- **SDK ラップノード** - すべてのノードが共有メモリ、ローカル RLM メモリ、モニタリング、ツール、LLM アクセスを標準装備
- **ヒューマンインザループ** - 設定可能なタイムアウトとエスカレーションを備えた、人間の入力のために実行を一時停止する介入ノード
- **[ヒューマンインザループ](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)** - 設定可能なタイムアウトとエスカレーションを備えた、人間の入力のために実行を一時停止する介入ノード
- **リアルタイム可観測性** - エージェント実行、決定、ノード間通信のライブモニタリングのための WebSocket ストリーミング
- **コストと予算管理** - 支出制限、スロットル、自動モデル劣化ポリシーを設定
- **本番環境対応** - セルフホスト可能、スケールと信頼性のために構築
## 統合
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/tree/main/tools/src/aden_tools/tools"><img width="100%" alt="Integration" src="https://github.com/user-attachments/assets/a1573f93-cf02-4bb8-b3d5-b305b05b1e51" /></a>
Hive はモデル非依存およびシステム非依存に設計されています。
- **LLM の柔軟性** - Hive フレームワークは、LiteLLM 互換プロバイダーを通じて、ホスト型およびローカルモデルを含む様々なタイプの LLM をサポートするよう設計されています。
- **ビジネスシステム接続性** - Hive フレームワークは、CRM、サポート、メッセージング、データ、ファイル、内部 API など、MCP を介してあらゆる種類のビジネスシステムにツールとして接続するよう設計されています。
## なぜ Aden か
従来のエージェントフレームワークでは、ワークフローを手動で設計し、エージェントの相互作用を定義し、障害を事後的に処理する必要があります。Aden はこのパラダイムを逆転させます—**結果を記述すれば、システムが自ら構築します**。
Hive は汎用的なエージェントではなく、実際のビジネスプロセスを実行するエージェントの生成に焦点を当てています。ワークフローを手動で設計し、エージェントの相互作用を定義し、障害を事後的に処理することを要求する代わりに、Hive はパラダイムを逆転させます：**結果を記述すれば、システムが自ら構築します**—結果駆動型で適応性のある体験を、使いやすいツールと統合のセットとともに提供します。
```mermaid
flowchart LR
subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
GOAL["Define Goal<br/>+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes<br/>Event Loop"]
NODES --> EDGES["Connect Edges<br/>on_success/failure/conditional"]
EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
end
GOAL["Define Goal"] --> GEN["Auto-Generate Graph"]
GEN --> EXEC["Execute Agents"]
EXEC --> MON["Monitor & Observe"]
MON --> CHECK{{"Pass?"}}
CHECK -- "Yes" --> DONE["Deliver Result"]
CHECK -- "No" --> EVOLVE["Evolve Graph"]
EVOLVE --> EXEC
subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
direction TB
JSON["agent.json<br/>(GraphSpec)"]
TOOLS["tools.py<br/>(Functions)"]
MCP["mcp_servers.json<br/>(Integrations)"]
end
GOAL -.- V1["Natural Language"]
GEN -.- V2["Instant Architecture"]
EXEC -.- V3["Easy Integrations"]
MON -.- V4["Full visibility"]
EVOLVE -.- V5["Adaptability"]
DONE -.- V6["Reliable outcomes"]
subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
LOAD["AgentRunner<br/>Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime<br/>+ ToolRegistry"]
SETUP --> EXEC["GraphExecutor<br/>Execute Nodes"]
subgraph DECISION["Decision Recording"]
DEC1["runtime.decide()<br/>intent → options → choice"]
DEC2["runtime.record_outcome()<br/>success, result, metrics"]
end
end
subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
CTX["NodeContext<br/>memory • llm • tools"]
STORE[("FileStorage<br/>Runs & Decisions")]
end
APPROVE --> EXPORT
EXPORT --> LOAD
EXEC --> DECISION
EXEC --> CTX
DECISION --> STORE
STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES
style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style GOAL fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style GEN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style EXEC fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style MON fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style CHECK fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style DONE fill:#4caf50,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#fff
style EVOLVE fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style V1 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V2 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V3 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V4 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V5 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V6 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
```
### Aden の優位性
### Hive の優位性
| 従来のフレームワーク | Aden |
| -------------------------------------- | -------------------------------- |
| 従来のフレームワーク | Hive |
| -------------------------------------- | -------------------------------------- |
| エージェントワークフローをハードコード | 自然言語で目標を記述 |
| 手動でグラフを定義 | 自動生成されるエージェントグラフ |
| 事後的なエラー処理 | プロアクティブな自己進化 |
| 事後的なエラー処理 | 結果評価と適応性 |
| 静的なツール設定 | 動的な SDK ラップノード |
| 別途モニタリング設定 | 組み込みのリアルタイム可観測性 |
| DIY 予算管理 | 統合されたコスト制御と劣化 |
### 仕組み
1. **目標を定義** → 達成したいことを平易な言葉で記述
2. **コーディングエージェントが生成** → エージェントグラフ、接続コード、テストケースを作成
3. **ワーカーが実行** → SDK ラップノードが完全な可観測性とツールアクセスで実行
1. **[目標を定義](../key_concepts/goals_outcome.md)** → 達成したいことを平易な言葉で記述
2. **コーディングエージェントが生成** → [エージェントグラフ](../key_concepts/graph.md)、接続コード、テストケースを作成
3. **[ワーカーが実行](../key_concepts/worker_agent.md)** → SDK ラップノードが完全な可観測性とツールアクセスで実行
4. **コントロールプレーンが監視** → リアルタイムメトリクス、予算執行、ポリシー管理
5. **自己改善** → 障害時、システムがグラフを進化させ自動的に再デプロイ
5. **[適応性](../key_concepts/evolution.md)** → 障害時、システムがグラフを進化させ自動的に再デプロイ
## Aden の比較
## エージェントの実行
Aden はエージェント開発に根本的に異なるアプローチを採用しています。ほとんどのフレームワークがワークフローをハードコードするか、エージェントグラフを手動で定義することを要求するのに対し、Aden は**コーディングエージェントを使用して自然言語の目標からエージェントシステム全体を生成**します。エージェントが失敗した場合、フレームワークは単にエラーをログに記録するだけでなく—**自動的にエージェントグラフを進化させ**、再デプロイします。
> **注意：** 詳細なフレームワーク比較表とよくある質問については、英語の[README.md](README.md)を参照してください。
### Aden を選ぶべきとき
Aden を選択する場合：
- 手動介入なしに**失敗から自己改善する**エージェントが必要
- ワークフローではなく結果を記述する**目標駆動開発**が必要
- 自動回復と再デプロイを備えた**本番環境の信頼性**が必要
- コードを書き直すことなくエージェントアーキテクチャを**迅速に反復**する必要がある
- リアルタイムモニタリングと人間の監督を備えた**完全な可観測性**が必要
他のフレームワークを選択する場合：
- **型安全で予測可能なワークフロー**（PydanticAI、Mastra）
- **RAG とドキュメント処理**（LlamaIndex、Haystack）
- **エージェント創発の研究**（CAMEL）
- **リアルタイム音声/マルチモーダル**（TEN Framework）
- **シンプルなコンポーネント連鎖**（LangChain、Swarm）
## プロジェクト構造
```
hive/
├── core/ # コアフレームワーク - エージェントランタイム、グラフエグゼキュータ、プロトコル
├── tools/ # MCPツールパッケージ - エージェント機能のための19個のツール
├── exports/ # エージェントパッケージ - 事前構築されたエージェントと例
├── docs/ # ドキュメントとガイド
├── scripts/ # ビルドとユーティリティスクリプト
├── .claude/ # エージェント構築用のClaude Codeスキル
├── CONTRIBUTING.md # 貢献ガイドライン
```
## 開発
### Python エージェント開発
フレームワークで目標駆動エージェントを構築および実行するには：
```bash
# 1回限りのセットアップ
./quickstart.sh
# これにより以下がインストールされます：
# - frameworkパッケージ（コアランタイム）
# - aden_toolsパッケージ（19個のMCPツール）
# - すべての依存関係
# Claude Codeスキルを使用して新しいエージェントを構築
claude> /hive
# エージェントをテスト
claude> /hive-test
# エージェントを実行
PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'
```
完全なセットアップ手順については、[environment-setup.md](../environment-setup.md)を参照してください。
エージェントを選択して実行できます（既存のエージェントまたはサンプルエージェント）。左上の Run ボタンをクリックするか、クイーンエージェントに話しかけてエージェントを実行してもらうことができます。
## ドキュメント
- **[開発者ガイド](../developer-guide.md)** - 開発者向け総合ガイド
- [はじめに](docs/getting-started.md) - クイックセットアップ手順
- [設定ガイド](docs/configuration.md) - すべての設定オプション
- [アーキテクチャ概要](docs/architecture/README.md) - システム設計と構造
- [はじめに](../getting-started.md) - クイックセットアップ手順
- [設定ガイド](../configuration.md) - すべての設定オプション
- [アーキテクチャ概要](../architecture/README.md) - システム設計と構造
## ロードマップ
Aden エージェントフレームワークは、開発者が結果志向で自己適応するエージェントを構築できるよう支援することを目指しています。ロードマップはこちらをご覧ください
[roadmap.md](../roadmap.md)
Aden Hive エージェントフレームワークは、開発者が結果志向で自己適応するエージェントを構築できるよう支援することを目指しています。詳細は [roadmap.md](../roadmap.md) をご覧ください。
```mermaid
timeline
title Aden Agent Framework Roadmap
section Foundation
Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
section Expansion
Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
flowchart TB
%% Main Entity
User([User])
%% =========================================
%% EXTERNAL EVENT SOURCES
%% =========================================
subgraph ExtEventSource [External Event Source]
E_Sch["Schedulers"]
E_WH["Webhook"]
E_SSE["SSE"]
end
%% =========================================
%% SYSTEM NODES
%% =========================================
subgraph WorkerBees [Worker Bees]
WB_C["Conversation"]
WB_SP["System prompt"]
subgraph Graph [Graph]
direction TB
N1["Node"] --> N2["Node"] --> N3["Node"]
N1 -.-> AN["Active Node"]
N2 -.-> AN
N3 -.-> AN
%% Nested Event Loop Node
subgraph EventLoopNode [Event Loop Node]
ELN_L["listener"]
ELN_SP["System Prompt<br/>(Task)"]
ELN_EL["Event loop"]
ELN_C["Conversation"]
end
end
end
subgraph JudgeNode [Judge]
J_C["Criteria"]
J_P["Principles"]
J_EL["Event loop"] <--> J_S["Scheduler"]
end
subgraph QueenBee [Queen Bee]
QB_SP["System prompt"]
QB_EL["Event loop"]
QB_C["Conversation"]
end
subgraph Infra [Infra]
SA["Sub Agent"]
TR["Tool Registry"]
WTM["Write through Conversation Memory<br/>(Logs/RAM/Harddrive)"]
SM["Shared Memory<br/>(State/Harddrive)"]
EB["Event Bus<br/>(RAM)"]
CS["Credential Store<br/>(Harddrive/Cloud)"]
end
subgraph PC [PC]
B["Browser"]
CB["Codebase<br/>v 0.0.x ... v n.n.n"]
end
%% =========================================
%% CONNECTIONS & DATA FLOW
%% =========================================
%% External Event Routing
E_Sch --> ELN_L
E_WH --> ELN_L
E_SSE --> ELN_L
ELN_L -->|"triggers"| ELN_EL
%% User Interactions
User -->|"Talk"| WB_C
User -->|"Talk"| QB_C
User -->|"Read/Write Access"| CS
%% Inter-System Logic
ELN_C <-->|"Mirror"| WB_C
WB_C -->|"Focus"| AN
WorkerBees -->|"Inquire"| JudgeNode
JudgeNode -->|"Approve"| WorkerBees
%% Judge Alignments
J_C <-.->|"aligns"| WB_SP
J_P <-.->|"aligns"| QB_SP
%% Escalate path
J_EL -->|"Report (Escalate)"| QB_EL
%% Pub/Sub Logic
AN -->|"publish"| EB
EB -->|"subscribe"| QB_C
%% Infra and Process Spawning
ELN_EL -->|"Spawn"| SA
SA -->|"Inform"| ELN_EL
SA -->|"Starts"| B
B -->|"Report"| ELN_EL
TR -->|"Assigned"| ELN_EL
CB -->|"Modify Worker Bee"| WB_C
%% =========================================
%% SHARED MEMORY & LOGS ACCESS
%% =========================================
%% Worker Bees Access (link to node inside Graph subgraph)
AN <-->|"Read/Write"| WTM
AN <-->|"Read/Write"| SM
%% Queen Bee Access
QB_C <-->|"Read/Write"| WTM
QB_EL <-->|"Read/Write"| SM
%% Credentials Access
CS -->|"Read Access"| QB_C
```
## 貢献
コミュニティからの貢献を歓迎します！特にフレームワークのツール、統合、サンプルエージェントの構築にご協力いただける方を募集しています（[#2805 を確認](https://github.com/aden-hive/hive/issues/2805)）。機能拡張に興味がある方にとって、ここは最適な出発点です。ガイドラインについては [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) をご覧ください。
**重要：** PR を提出する前に、まず Issue にアサインされてください。Issue にコメントして担当を申請すると、メンテナーがアサインします。再現手順と提案を含む Issue が優先されます。これにより重複作業を防ぐことができます。
1. Issue を見つけるか作成し、アサインを受ける
2. リポジトリをフォーク
3. 機能ブランチを作成（`git checkout -b feature/amazing-feature`）
4. 変更をコミット（`git commit -m 'Add amazing feature'`）
5. ブランチにプッシュ（`git push origin feature/amazing-feature`）
6. プルリクエストを開く
## コミュニティとサポート
サポート、機能リクエスト、コミュニティディスカッションには [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk) を使用しています。
@@ -283,19 +356,6 @@ timeline
- Twitter/X - [@adenhq](https://x.com/aden_hq)
- LinkedIn - [会社ページ](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## 貢献
貢献を歓迎します！ガイドラインについては[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)をご覧ください。
**重要：** PR を提出する前に、まず Issue にアサインされてください。Issue にコメントして担当を申請すると、メンテナーが 24 時間以内にアサインします。これにより重複作業を防ぐことができます。
1. Issue を見つけるか作成し、アサインを受ける
2. リポジトリをフォーク
3. 機能ブランチを作成 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. 変更をコミット (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. ブランチにプッシュ (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. プルリクエストを開く
## チームに参加
**採用中です！** エンジニアリング、リサーチ、マーケティングの役職で私たちに参加してください。
@@ -304,38 +364,60 @@ timeline
## セキュリティ
セキュリティに関する懸念については、[SECURITY.md](SECURITY.md)をご覧ください。
セキュリティに関する懸念については、[SECURITY.md](../../SECURITY.md) をご覧ください。
## ライセンス
このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています - 詳細は[LICENSE](LICENSE)ファイルをご覧ください。
このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています - 詳細は [LICENSE](../../LICENSE) ファイルをご覧ください。
## よくある質問 (FAQ)
> **注意：** よくある質問の完全版については、英語の[README.md](README.md)を参照してください。
**Q: Hive はどの LLM プロバイダーをサポートしていますか？**
**Q: Aden は LangChain や他のエージェントフレームワークに依存していますか？**
Hive は LiteLLM 統合を通じて 100 以上の LLM プロバイダーをサポートしており、OpenAI（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic（Claude モデル）、Google Gemini、DeepSeek、Mistral、Groq などが含まれます。適切な API キー環境変数を設定し、モデル名を指定するだけです。Claude、GLM、Gemini が最高のパフォーマンスを発揮するため、推奨されます。
いいえ。Aden は LangChain、CrewAI、その他のエージェントフレームワークに依存せずにゼロから構築されています。フレームワークは軽量で柔軟に設計されており、事前定義されたコンポーネントに依存するのではなく、エージェントグラフを動的に生成します。
**Q: Ollama のようなローカル AI モデルで Hive を使用できますか？**
**Q: Aden はどの LLM プロバイダーをサポートしていますか？**
はい！Hive は LiteLLM を通じてローカルモデルをサポートしています。モデル名の形式 `ollama/model-name`（例：`ollama/llama3`、`ollama/mistral`）を使用し、Ollama がローカルで実行されていることを確認してください。
Aden は LiteLLM 統合を通じて 100 以上の LLM プロバイダーをサポートしており、OpenAI（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic（Claude モデル）、Google Gemini、Mistral、Groq などが含まれます。適切な API キー環境変数を設定し、モデル名を指定するだけです。
**Q: Hive は他のエージェントフレームワークと何が違いますか？**
**Q: Aden はオープンソースですか？**
Hive はコーディングエージェントを使用して自然言語の目標からエージェントシステム全体を生成します—ワークフローをハードコードしたり、グラフを手動で定義したりする必要はありません。エージェントが失敗すると、フレームワークは自動的に障害データをキャプチャし、[エージェントグラフを進化](../key_concepts/evolution.md)させ、再デプロイします。この自己改善ループは Aden 独自のものです。
はい、Aden は Apache License 2.0 の下で完全にオープンソースです。コミュニティの貢献とコラボレーションを積極的に奨励しています。
**Q: Hive はオープンソースですか？**
**Q: Aden は他のエージェントフレームワークと何が違いますか？**
はい、Hive は Apache License 2.0 の下で完全にオープンソースです。コミュニティの貢献とコラボレーションを積極的に奨励しています。
Aden はコーディングエージェントを使用して自然言語の目標からエージェントシステム全体を生成します—ワークフローをハードコードしたり、グラフを手動で定義したりする必要はありません。エージェントが失敗すると、フレームワークは自動的に障害データをキャプチャし、エージェントグラフを進化させ、再デプロイします。この自己改善ループは Aden 独自のものです。
**Q: Hive は複雑な本番スケールのユースケースに対応できますか？**
**Q: Aden はヒューマンインザループワークフローをサポートしていますか？**
はい。Hive は自動障害回復、リアルタイム可観測性、コスト制御、水平スケーリングサポートなどの機能を備え、本番環境向けに明確に設計されています。フレームワークはシンプルな自動化から複雑なマルチエージェントワークフローまで対応します。
はい、Aden は人間の入力のために実行を一時停止する介入ノードを通じて、ヒューマンインザループワークフローを完全にサポートしています。設定可能なタイムアウトとエスカレーションポリシーが含まれており、人間の専門家と AI エージェントのシームレスなコラボレーションを可能にします。
**Q: Hive はヒューマンインザループワークフローをサポートしていますか？**
はい、Hive は人間の入力のために実行を一時停止する介入ノードを通じて、[ヒューマンインザループ](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)ワークフローを完全にサポートしています。設定可能なタイムアウトとエスカレーションポリシーが含まれており、人間の専門家と AI エージェントのシームレスなコラボレーションを可能にします。
**Q: Hive はどのプログラミング言語をサポートしていますか？**
Hive フレームワークは Python で構築されています。JavaScript/TypeScript SDK はロードマップに含まれています。
**Q: Hive エージェントは外部ツールや API と連携できますか？**
はい。Aden の SDK ラップノードは組み込みのツールアクセスを提供し、フレームワークは柔軟なツールエコシステムをサポートします。エージェントはノードアーキテクチャを通じて外部 API、データベース、サービスと統合できます。
**Q: Hive のコスト制御はどのように機能しますか？**
Hive は支出制限、スロットル、自動モデル劣化ポリシーを含む詳細な予算制御を提供します。チーム、エージェント、またはワークフローレベルで予算を設定でき、リアルタイムのコスト追跡とアラートが利用できます。
**Q: 例やドキュメントはどこにありますか？**
完全なガイド、API リファレンス、入門チュートリアルについては [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/) をご覧ください。リポジトリには `docs/` フォルダ内のドキュメントと包括的な[開発者ガイド](../developer-guide.md)も含まれています。
**Q: Aden に貢献するにはどうすればよいですか？**
貢献を歓迎します！リポジトリをフォークし、機能ブランチを作成し、変更を実装し、プルリクエストを提出してください。詳細なガイドラインについては [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) をご覧ください。
---
<p align="center">
サンフランシスコで 🔥 情熱を込めて作成
Made with 🔥 Passion in San Francisco
</p>
docs/i18n/ko.md
+270 -242
View File
@@ -1,28 +1,31 @@
<p align="center">
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://storage.googleapis.com/aden-prod-assets/website/aden-title-card.png" />
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://github.com/user-attachments/assets/a027429b-5d3c-4d34-88e4-0feaeaabbab3" />
</p>
<p align="center">
<a href="../../README.md">English</a> |
<a href="zh-CN.md">简体中文</a> |
<a href="es.md">Español</a> |
<a href="hi.md">हिन्दी</a> |
<a href="pt.md">Português</a> |
<a href="ja.md">日本語</a> |
<a href="ru.md">Русский</a> |
<a href="ko.md">한국어</a>
</p>
[![Apache 2.0 License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE)
[![Y Combinator](https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange)](https://www.ycombinator.com/companies/aden)
[![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/adenhq/hive?logo=Docker&labelColor=%23528bff)](https://hub.docker.com/u/adenhq)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb)](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
[![Twitter Follow](https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5)](https://x.com/aden_hq)
[![LinkedIn](https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff)](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
<p align="center">
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0 License" /></a>
<a href="https://www.ycombinator.com/companies/aden"><img src="https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange" alt="Y Combinator" /></a>
<a href="https://discord.com/invite/MXE49hrKDk"><img src="https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb" alt="Discord" /></a>
<a href="https://x.com/aden_hq"><img src="https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5" alt="Twitter Follow" /></a>
<a href="https://www.linkedin.com/company/teamaden/"><img src="https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff" alt="LinkedIn" /></a>
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-102_Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/AI_Agents-Self--Improving-brightgreen?style=flat-square" alt="AI Agents" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Multi--Agent-Systems-blue?style=flat-square" alt="Multi-Agent" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Goal--Driven-Development-purple?style=flat-square" alt="Goal-Driven" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Headless-Development-purple?style=flat-square" alt="Headless" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Human--in--the--Loop-orange?style=flat-square" alt="HITL" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Production--Ready-red?style=flat-square" alt="Production" />
</p>
@@ -30,283 +33,328 @@
<img src="https://img.shields.io/badge/OpenAI-supported-412991?style=flat-square&logo=openai" alt="OpenAI" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Anthropic-supported-d4a574?style=flat-square" alt="Anthropic" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Google_Gemini-supported-4285F4?style=flat-square&logo=google" alt="Gemini" />
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
## 개요
워크플로우를 하드코딩할 필요 없이 안정적이고 자체 개선 기능을 갖춘 AI 에이전트를 구축하세요. 코딩 에이전트와의 대화를 통해 목표를 정의하면, 프레임워크가 동적으로 생성된 연결 코드로 구성된 노드 그래프를 자동으로 생성합니다. 문제가 발생하면 프레임워크는 실패 데이터를 수집하고, 코딩 에이전트를 통해 에이전트를 진화시킨 뒤 다시 배포합니다. 사람이 개입할 수 있는(human-in-the-loop) 노드, 자격 증명 관리, 실시간 모니터링 기능이 기본으로 제공되어, 유연성을 유지하면서도 제어권을 잃지 않도록 합니다.
워크플로우를 하드코딩하지 않고도 자율적이고 안정적이며 자체 개선 기능을 갖춘 AI 에이전트를 구축하세요. 코딩 에이전트와의 대화를 통해 목표를 정의하면, 프레임워크가 동적으로 생성된 연결 코드로 구성된 노드 그래프를 자동으로 생성합니다. 문제가 발생하면 프레임워크는 실패 데이터를 수집하고, 코딩 에이전트를 통해 에이전트를 진화시킨 뒤 다시 배포합니다. 사람이 개입할 수 있는(Human-in-the-Loop) 노드, 자격 증명 관리, 실시간 모니터링 기능이 기본으로 제공되어, 적응성을 유지하면서도 제어권을 잃지 않도록 합니다.
자세한 문서, 예제, 가이드는 [adenhq.com](https://adenhq.com)에서 확인할 수 있습니다.
## Aden이란 무엇인가
[![Hive Demo](https://img.youtube.com/vi/XDOG9fOaLjU/maxresdefault.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=XDOG9fOaLjU)
<p align="center">
<img width="100%" alt="Aden Architecture" src="../assets/aden-architecture-diagram.jpg" />
</p>
## Hive는 누구를 위한 것인가?
Aden은 AI 에이전트를 구축, 배포, 운영, 적응시키기 위한 플랫폼입니다:
Hive는 복잡한 워크플로를 수동으로 연결하지 않고 **프로덕션 수준의 AI 에이전트**를 구축하고자 하는 개발자와 팀을 위해 설계되었습니다.
- **Build** - 코딩 에이전트가 자연어로 정의된 목표를 기반으로 특화된 워커 에이전트(Sales, Marketing, Ops 등)를 생성
- **Deploy** - CI/CD 통합과 전체 API 라이프사이클 관리를 포함한 헤드리스 배포 지원
- **Operate** - 실시간 모니터링, 관측성(observability), 런타임 가드레일을 통해 에이전트를 안정적으로 유지
- **Adapt** - 지속적인 평가, 감독, 적응 과정을 통해 에이전트가 시간이 지날수록 개선되도록 보장
- **Infra** - 공유 메모리, LLM 연동, 도구, 스킬 등 모든 에이전트를 구동하는 인프라 제공
다음과 같은 경우 Hive가 적합합니다:
## Quick Links
- 데모가 아닌 **실제 비즈니스 프로세스를 실행하는** AI 에이전트를 원하는 경우
- 하드코딩된 워크플로보다 **목표 기반 개발**을 선호하는 경우
- 시간이 지남에 따라 개선되는 **자기 복구 및 적응형 에이전트**가 필요한 경우
- **사람 개입(Human-in-the-Loop) 제어**, 관측성, 비용 제한이 필요한 경우
- **프로덕션 환경**에서 에이전트를 실행할 계획인 경우
단순한 에이전트 체인이나 일회성 스크립트만 실험하는 경우에는 Hive가 최적의 선택이 아닐 수 있습니다.
## 언제 Hive를 사용해야 하나요?
다음이 필요할 때 Hive를 사용하세요:
- 장기 실행 자율 에이전트
- 강력한 가드레일, 프로세스, 제어 장치
- 실패 기반의 지속적 개선
- 멀티 에이전트 협업
- 목표에 맞게 진화하는 프레임워크
## 빠른 링크
- **[문서](https://docs.adenhq.com/)** - 전체 가이드와 API 레퍼런스
- **[셀프 호스팅 가이드](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - 자체 인프라에 Hive 배포하기
- **[변경 사항(Changelog)](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - 최신 업데이트 및 릴리스 내역
<!-- - **[로드맵](https://adenhq.com/roadmap)** - 향후 기능 및 계획 -->
- **[변경 사항(Changelog)](https://github.com/aden-hive/hive/releases)** - 최신 업데이트 및 릴리스 내역
- **[로드맵](../roadmap.md)** - 향후 기능 및 계획
- **[이슈 신고](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - 버그 리포트 및 기능 요청
- **[기여하기](../../CONTRIBUTING.md)** - 기여 방법 및 PR 제출 가이드
## 빠른 시작
### 사전 요구 사항
- 에이전트 개발을 위한 [Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/)
- 컨테이너 기반 도구 사용 시 선택 사항: [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) (v20.10+)
- 에이전트 개발을 위한 Python 3.11+
- 에이전트 스킬 활용을 위한 Claude Code, Codex CLI, 또는 Cursor
> **Windows 사용자 참고:** 이 프레임워크를 실행하려면 **WSL (Windows Subsystem for Linux)** 또는 **Git Bash** 사용을 강력히 권장합니다. 일부 핵심 자동화 스크립트는 표준 명령 프롬프트나 PowerShell에서 올바르게 실행되지 않을 수 있습니다.
### 설치
> **참고**
> Hive는 `uv` 워크스페이스 레이아웃을 사용하며 `pip install`로 설치하지 않습니다.
> 저장소 루트에서 `pip install -e .`를 실행하면 플레이스홀더 패키지만 생성되며 Hive가 올바르게 작동하지 않습니다.
> 아래의 quickstart 스크립트를 사용하여 환경을 설정해 주세요.
```bash
# 저장소 클론
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
# Python 환경 설정 실행
# quickstart 설정 실행
./quickstart.sh
```
다음 요소들이 설치됩니다:
- **framework** - 핵심 에이전트 런타임 및 그래프 실행기
- **aden_tools** - 에이전트 기능을 위한 19개의 MCP 도구
- 필요한 모든 의존성
- **framework** - 핵심 에이전트 런타임 및 그래프 실행기 (`core/.venv` 내)
- **aden_tools** - 에이전트 기능을 위한 MCP 도구 (`tools/.venv` 내)
- **credential store** - 암호화된 API 키 저장소 (`~/.hive/credentials`)
- **LLM provider** - 대화형 기본 모델 설정
- `uv`를 통한 모든 필수 Python 의존성
- 마지막으로, 브라우저에서 Hive 인터페이스가 열립니다
<img width="2500" height="1214" alt="home-screen" src="https://github.com/user-attachments/assets/134d897f-5e75-4874-b00b-e0505f6b45c4" />
### 첫 번째 에이전트 만들기
```bash
# Claude Code 스킬 설치 (최소 1회)
./quickstart.sh
홈 화면의 입력 상자에 구축하려는 에이전트를 입력하세요
# Claude Code를 사용해 에이전트 빌드
claude> /hive
<img width="2500" height="1214" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/1ce19141-a78b-46f5-8d64-dbf987e048f4" />
# 에이전트 테스트
claude> /hive-test
### 템플릿 에이전트 사용하기
# 에이전트 실행
PYTHONPATH=exports uv run python -m your_agent_name run --input '{...}'
```
**[📖 전체 설정 가이드](../environment-setup.md)** - 에이전트 개발을 위한 상세한 설명
"Try a sample agent"를 클릭하고 템플릿을 확인하세요. 템플릿을 바로 실행하거나, 기존 템플릿을 기반으로 자신만의 버전을 구축할 수 있습니다.
## 주요 기능
- **목표 기반 개발** - 자연어로 목표를 정의하면, 코딩 에이전트가 이를 달성하기 위한 에이전트 그래프와 연결 코드를 생성
- **자기 적응형 에이전트** - 프레임워크가 실패를 수집하고, 목표를 갱신하며, 에이전트 그래프를 업데이트
- **동적 노드 연결** - 사전에 정의된 엣지 없어. 목표에 따라 어떤 역량을 갖춘 LLM이든 연결 코드를 생성
- **Browser-Use** - 컴퓨터의 브라우저를 제어하여 어려운 작업을 수행
- **병렬 실행** - 생성된 그래프를 병렬로 실행. 여러 에이전트가 동시에 작업을 완료할 수 있습니다
- **[목표 기반 생성](../key_concepts/goals_outcome.md)** - 자연어로 목표를 정의하면, 코딩 에이전트가 이를 달성하기 위한 에이전트 그래프와 연결 코드를 생성
- **[적응성](../key_concepts/evolution.md)** - 프레임워크가 실패를 수집하고, 목표에 맞게 보정하며, 에이전트 그래프를 진화
- **[동적 노드 연결](../key_concepts/graph.md)** - 사전 정의된 엣지 없이, 목표에 따라 LLM이 연결 코드를 생성
- **SDK 래핑 노드** - 모든 노드는 기본적으로 공유 메모리, 로컬 RLM 메모리, 모니터링, 도구, LLM 접근 권한 제공
- **사람 개입형(Human-in-the-Loop)** - 실행을 일시 중지하고 사람의 입력을 받는 개입 노드 제공 (타입아웃 및 에스컬레이션 설정 가능)
- **[사람 개입형(Human-in-the-Loop)](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)** - 실행을 일시 중지하고 사람의 입력을 받는 개입 노드 제공 (타임아웃 및 에스컬레이션 설정 가능)
- **실시간 관측성** - WebSocket 스트리밍을 통해 에이전트 실행, 의사결정, 노드 간 통신을 실시간으로 모니터링
- **비용 및 예산 제어** - 지출 한도, 호출 제한, 자동 모델 다운그레이드 정책 설정 가능
- **프로덕션 대응** - 셀프 호스팅 가능하며, 확장성과 안정성을 고려해 설계됨
## 통합
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/tree/main/tools/src/aden_tools/tools"><img width="100%" alt="Integration" src="https://github.com/user-attachments/assets/a1573f93-cf02-4bb8-b3d5-b305b05b1e51" /></a>
Hive는 모델에 구애받지 않고 시스템에 구애받지 않도록 설계되었습니다.
- **LLM 유연성** - Hive Framework는 LiteLLM 호환 제공자를 통해 호스팅 및 로컬 모델을 포함한 다양한 유형의 LLM을 지원하도록 설계되었습니다.
- **비즈니스 시스템 연결** - Hive Framework는 MCP를 통해 CRM, 지원, 메시징, 데이터, 파일, 내부 API 등 모든 종류의 비즈니스 시스템을 도구로 연결하도록 설계되었습니다.
## 왜 Aden인가
기존의 에이전트 프레임워크는 워크플로를 직접 설계하고, 에이전트 간 상호작용을 정의하며, 실패를 사후적으로 처리해야 합니다. Aden은 이 패러다임을 뒤집어 — **결과만 설명하면, 시스템이 스스로를 구축합니다.**
Hive는 범용 에이전트가 아닌, 실제 비즈니스 프로세스를 실행하는 에이전트를 생성하는 데 초점을 맞춥니다. 워크플로를 수동으로 설계하고, 에이전트 간 상호작용을 정의하며, 실패를 사후적으로 처리하도록 요구하는 대신, Hive는 패러다임을 뒤집습니다: **결과를 설명하면, 시스템이 스스로를 구축합니다** -- 사용하기 쉬운 도구와 통합 세트로 결과 중심의 적응형 경험을 제공합니다.
```mermaid
flowchart LR
subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
GOAL["Define Goal<br/>+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes<br/>Event Loop"]
NODES --> EDGES["Connect Edges<br/>on_success/failure/conditional"]
EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
end
GOAL["Define Goal"] --> GEN["Auto-Generate Graph"]
GEN --> EXEC["Execute Agents"]
EXEC --> MON["Monitor & Observe"]
MON --> CHECK{{"Pass?"}}
CHECK -- "Yes" --> DONE["Deliver Result"]
CHECK -- "No" --> EVOLVE["Evolve Graph"]
EVOLVE --> EXEC
subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
direction TB
JSON["agent.json<br/>(GraphSpec)"]
TOOLS["tools.py<br/>(Functions)"]
MCP["mcp_servers.json<br/>(Integrations)"]
end
GOAL -.- V1["Natural Language"]
GEN -.- V2["Instant Architecture"]
EXEC -.- V3["Easy Integrations"]
MON -.- V4["Full visibility"]
EVOLVE -.- V5["Adaptability"]
DONE -.- V6["Reliable outcomes"]
subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
LOAD["AgentRunner<br/>Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime<br/>+ ToolRegistry"]
SETUP --> EXEC["GraphExecutor<br/>Execute Nodes"]
subgraph DECISION["Decision Recording"]
DEC1["runtime.decide()<br/>intent → options → choice"]
DEC2["runtime.record_outcome()<br/>success, result, metrics"]
end
end
subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
CTX["NodeContext<br/>memory • llm • tools"]
STORE[("FileStorage<br/>Runs & Decisions")]
end
APPROVE --> EXPORT
EXPORT --> LOAD
EXEC --> DECISION
EXEC --> CTX
DECISION --> STORE
STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES
style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style GOAL fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style GEN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style EXEC fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style MON fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style CHECK fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style DONE fill:#4caf50,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#fff
style EVOLVE fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style V1 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V2 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V3 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V4 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V5 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V6 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
```
### Aden의 강점
### Hive의 강점
| 기존 프레임워크 | Aden |
| -------------- |---------------------|
| 기존 프레임워크 | Hive |
| --- | --- |
| 에이전트 워크플로 하드코딩 | 자연어로 목표를 설명 |
| 수동 그래프 정의 | 에이전트 그래프 자동 생성 |
| 사후 대응식 에러 처리 | 선제적 자기 진화 |
| 사후 대응식 에러 처리 | 결과 평가 및 적응성 |
| 정적인 도구 설정 | 동적인 SDK 래핑 노드 |
| 별도의 모니터링 구성 | 내장된 실시간 관측성 |
| 수동 예산 관리 | 비용 제어 및 모델 다운그레이드 통합 |
### 작동 방식
1. **목표 정의** → 달성하고 싶은 결과를 평범한 영어 문장으로 설명
2. **코딩 에이전트 생성** → 에이전트 그래프, 연결 코드, 테스트 케이스를 생성
3. **워커 실행** → SDK로 래핑된 노드가 완전한 관측성과 도구 접근 권한을 갖고 실행
1. **[목표 정의](../key_concepts/goals_outcome.md)** → 달성하고 싶은 결과를 자연어로 설명
2. **코딩 에이전트 생성** → [에이전트 그래프](../key_concepts/graph.md), 연결 코드, 테스트 케이스를 생성
3. **[워커 실행](../key_concepts/worker_agent.md)** → SDK로 래핑된 노드가 완전한 관측성과 도구 접근 권한을 갖고 실행
4. **컨트롤 플레인 모니터링** → 실시간 메트릭, 예산 집행, 정책 관리
5. **자기 개선** → 실패 시 그래프를 진화시키고 자동으로 재배포
5. **[적응성](../key_concepts/evolution.md)** → 실패 시 시스템이 그래프를 진화시키고 자동으로 재배포
## How Aden Compares
## 에이전트 실행
Aden은 에이전트 개발에 대해 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 대부분의 프레임워크가 워크플로를 하드코딩하거나 에이전트 그래프를 수동으로 정의하도록 요구하는 반면, Aden은 **코딩 에이전트를 사용해 자연어 목표로부터 전체 에이전트 시스템을 생성**합니다. 에이전트가 실패했을 때도 단순히 에러를 기록하는 데서 끝나지 않고, **에이전트 그래프를 자동으로 진화시킨 뒤 다시 배포**합니다.
### 비교 표
| 프레임워크 | 분류 | 접근 방식 | Aden의 차별점 |
| ----------------------------------- | --------------- | ---------------------------------------------- | ----------------------------- |
| **LangChain, LlamaIndex, Haystack** | 컴포넌트 라이브러리 | RAG/LLM 앱용 사전 정의 컴포넌트, 수동 연결 로직 | 전체 그래프와 연결 코드를 처음부터 자동 생성 |
| **CrewAI, AutoGen, Swarm** | 멀티 에이전트 오케스트레이션 | 역할 기반 에이전트와 사전 정의된 협업 패턴 | 동적으로 에이전트/연결 생성, 실패 시 적응 |
| **PydanticAI, Mastra, Agno** | 타입 안전 프레임워크 | 알려진 워크플로를 위한 구조화된 출력 및 검증 | 반복을 통해 구조가 형성되는 진화형 워크플로 |
| **Agent Zero, Letta** | 개인 AI 어시스턴트 | 메모리와 학습 중심, OS-as-tool 또는 상태 기반 메모리 | 자기 복구가 가능한 프로덕션용 멀티 에이전트 시스템 |
| **CAMEL** | 연구용 프레임워크 | 대규모 시뮬레이션에서의 창발적 행동 연구 (최대 100만 에이전트) | 신뢰 가능한 실행과 복구를 중시한 프로덕션 지향 |
| **TEN Framework, Genkit** | 인프라 프레임워크 | 실시간 멀티모달(TEN) 또는 풀스택 AI(Genkit) | 더 높은 추상화 수준에서 에이전트 로직 생성 및 진화 |
| **GPT Engineer, Motia** | 코드 생성 | 명세 기반 코드 생성(GPT Engineer) 또는 Step 프리미티브(Motia) | 자동 실패 복구가 포함된 자기 적응형 그래프 |
| **Trading Agents** | 도메인 특화 | LangGraph 기반, 트레이딩 회사 역할을 하드코딩 | 도메인 독립적, 모든 사용 사례에 맞는 구조 생성 |
### Aden을 선택해야 할 때
다음이 필요하다면 Aden을 선택:
- 수동 개입 없이 **실패로부터 스스로 개선되는 에이전트**
- 워크플로가 아닌 **결과 중심의 목표 기반 개발**
- 자동 복구와 재배포를 포함한 **프로덕션 수준의 안정성**
- 코드를 다시 쓰지 않고도 가능한 **빠른 에이전트 구조 반복**
- 실시간 모니터링과 사람 개입이 가능한 **완전한 관측성**
다음이 목적이라면 다른 프레임워크가 더 적합:
- **타입 안전하고 예측 가능한 워크플로** (PydanticAI, Mastra)
- **RAG 및 문서 처리** (LlamaIndex, Haystack)
- **에이전트 창발성 연구** (CAMEL)
- **실시간 음성·멀티모달 처리** (TEN Framework)
- **단순한 컴포넌트 체이닝** (LangChain, Swarm)
## Project Structure
```
hive/
├── core/ # 핵심 프레임워크 – 에이전트 런타임, 그래프 실행기, 프로토콜
├── tools/ # MCP 도구 패키지 – 에이전트 기능을 위한 19개 도구
├── exports/ # 에이전트 패키지 – 사전 제작된 에이전트 및 예제
├── docs/ # 문서 및 가이드
├── scripts/ # 빌드 및 유틸리티 스크립트
├── .claude/ # 에이전트 생성을 위한 Claude Code 스킬
├── CONTRIBUTING.md # 기여 가이드라인
```
## 개발
### Python 에이전트 개발
프레임워크를 사용해 목표 기반 에이전트를 구축하고 실행하기 위한 절차입니다:
```bash
# 최초 1회 설정
./quickstart.sh
# 다음 항목들이 설치됨:
# - framework 패키지 (핵심 런타임)
# - aden_tools 패키지 (19개의 MCP 도구)
# - 모든 의존성
# Claude Code 스킬을 사용해 새 에이전트 생성
claude> /hive
# 에이전트 테스트
claude> /hive-test
# 에이전트 실행
PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'
```
전체 설정 방법은 [environment-setup.md](../environment-setup.md) 를 참고하세요.
에이전트를 선택하여(기존 에이전트 또는 예제 에이전트) 실행할 수 있습니다. 좌측 상단의 Run 버튼을 클릭하거나, Queen 에이전트와 대화하면 에이전트를 대신 실행해 줍니다.
## 문서
- **[개발자 가이드](../developer-guide.md)** - 개발자를 위한 종합 가이드
- [시작하기](docs/getting-started.md) - 빠른 설정 방법
- [설정 가이드](docs/configuration.md) - 모든 설정 옵션 안내
- [아키텍처 개요](docs/architecture/README.md) - 시스템 설계 및 구조
- [시작하기](../getting-started.md) - 빠른 설정 방법
- [설정 가이드](../configuration.md) - 모든 설정 옵션 안내
- [아키텍처 개요](../architecture/README.md) - 시스템 설계 및 구조
## 로드맵
Aden Agent Framework는 개발자가 결과 중심(outcome-oriented) 이며 자기 적응형(self-adaptive) 에이전트를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
자세한 로드맵은 아래 문서에서 확인할 수 있습니다.
[roadmap.md](../roadmap.md)
Aden Hive Agent Framework는 개발자가 결과 중심(outcome-oriented)이며 자기 적응형(self-adaptive) 에이전트를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 자세한 내용은 [roadmap.md](../roadmap.md)를 참조하세요.
```mermaid
timeline
title Aden Agent Framework Roadmap
section Foundation
Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
section Expansion
Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
flowchart TB
%% Main Entity
User([User])
%% =========================================
%% EXTERNAL EVENT SOURCES
%% =========================================
subgraph ExtEventSource [External Event Source]
E_Sch["Schedulers"]
E_WH["Webhook"]
E_SSE["SSE"]
end
%% =========================================
%% SYSTEM NODES
%% =========================================
subgraph WorkerBees [Worker Bees]
WB_C["Conversation"]
WB_SP["System prompt"]
subgraph Graph [Graph]
direction TB
N1["Node"] --> N2["Node"] --> N3["Node"]
N1 -.-> AN["Active Node"]
N2 -.-> AN
N3 -.-> AN
%% Nested Event Loop Node
subgraph EventLoopNode [Event Loop Node]
ELN_L["listener"]
ELN_SP["System Prompt<br/>(Task)"]
ELN_EL["Event loop"]
ELN_C["Conversation"]
end
end
end
subgraph JudgeNode [Judge]
J_C["Criteria"]
J_P["Principles"]
J_EL["Event loop"] <--> J_S["Scheduler"]
end
subgraph QueenBee [Queen Bee]
QB_SP["System prompt"]
QB_EL["Event loop"]
QB_C["Conversation"]
end
subgraph Infra [Infra]
SA["Sub Agent"]
TR["Tool Registry"]
WTM["Write through Conversation Memory<br/>(Logs/RAM/Harddrive)"]
SM["Shared Memory<br/>(State/Harddrive)"]
EB["Event Bus<br/>(RAM)"]
CS["Credential Store<br/>(Harddrive/Cloud)"]
end
subgraph PC [PC]
B["Browser"]
CB["Codebase<br/>v 0.0.x ... v n.n.n"]
end
%% =========================================
%% CONNECTIONS & DATA FLOW
%% =========================================
%% External Event Routing
E_Sch --> ELN_L
E_WH --> ELN_L
E_SSE --> ELN_L
ELN_L -->|"triggers"| ELN_EL
%% User Interactions
User -->|"Talk"| WB_C
User -->|"Talk"| QB_C
User -->|"Read/Write Access"| CS
%% Inter-System Logic
ELN_C <-->|"Mirror"| WB_C
WB_C -->|"Focus"| AN
WorkerBees -->|"Inquire"| JudgeNode
JudgeNode -->|"Approve"| WorkerBees
%% Judge Alignments
J_C <-.->|"aligns"| WB_SP
J_P <-.->|"aligns"| QB_SP
%% Escalate path
J_EL -->|"Report (Escalate)"| QB_EL
%% Pub/Sub Logic
AN -->|"publish"| EB
EB -->|"subscribe"| QB_C
%% Infra and Process Spawning
ELN_EL -->|"Spawn"| SA
SA -->|"Inform"| ELN_EL
SA -->|"Starts"| B
B -->|"Report"| ELN_EL
TR -->|"Assigned"| ELN_EL
CB -->|"Modify Worker Bee"| WB_C
%% =========================================
%% SHARED MEMORY & LOGS ACCESS
%% =========================================
%% Worker Bees Access (link to node inside Graph subgraph)
AN <-->|"Read/Write"| WTM
AN <-->|"Read/Write"| SM
%% Queen Bee Access
QB_C <-->|"Read/Write"| WTM
QB_EL <-->|"Read/Write"| SM
%% Credentials Access
CS -->|"Read Access"| QB_C
```
## 커뮤니티 및 지원
Aden은 지원, 기능 요청, 커뮤니티 토론을 위해 [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)를 사용합니다.
- Discord - [커뮤니티 참여하기](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
- Twitter/X - [@adenhq](https://x.com/aden_hq)
- LinkedIn - [회사 페이지](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## 기여하기
커뮤니티의 기여를 환영합니다! 특히 프레임워크를 위한 도구, 통합, 예제 에이전트 구축에 도움을 주실 분을 찾고 있습니다 ([#2805 확인](https://github.com/aden-hive/hive/issues/2805)). 기능 확장에 관심이 있으시다면 여기가 시작하기에 최적의 장소입니다. 가이드라인은 [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md)를 참고해 주세요.
기여를 환영합니다. 기여 가이드라인은 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)를 참고해 주세요.
**중요:** PR을 제출하기 전에 먼저 이슈에 할당받으세요. 이슈에 댓글을 달아 담당을 요청하면 유지관리자가 할당해 드립니다. 재현 가능한 단계와 제안이 포함된 이슈가 우선 처리됩니다. 이는 중복 작업을 방지하는 데 도움이 됩니다.
**중요:** PR을 제출하기 전에 먼저 Issue에 할당받으세요. Issue에 댓글을 달아 담당을 요청하면 유지관리자가 24시간 내에 할당해 드립니다. 이는 중복 작업을 방지하는 데 도움이 됩니다.
1. Issue를 찾거나 생성하고 할당받습니다
1. 이슈를 찾거나 생성하고 할당받습니다
2. 저장소를 포크합니다
3. 기능 브랜치를 생성합니다 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. 변경 사항을 커밋합니다 (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. 브랜치에 푸시합니다 (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. Pull Request를 생성합니다
## 커뮤니티 및 지원
지원, 기능 요청, 커뮤니티 토론을 위해 [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)를 사용합니다.
- Discord - [커뮤니티 참여하기](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
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- LinkedIn - [회사 페이지](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## 팀에 합류하세요
**채용 중입니다!** 엔지니어링, 연구, 그리고 Go-To-Market 분야에서 함께하실 분을 찾고 있습니다.
@@ -315,77 +363,57 @@ Aden은 지원, 기능 요청, 커뮤니티 토론을 위해 [Discord](https://d
## 보안
보안 관련 문의 사항은 [SECURITY.md](SECURITY.md)를 참고해 주세요.
보안 관련 문의 사항은 [SECURITY.md](../../SECURITY.md)를 참고해 주세요.
## 라이선스
본 프로젝트는 Apache License 2.0 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 [LICENSE](LICENSE)를 참고해 주세요.
본 프로젝트는 Apache License 2.0 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 [LICENSE](../../LICENSE) 파일을 참고해 주세요.
## Frequently Asked Questions (FAQ)
## 자주 묻는 질문 (FAQ)
**Q: Aden은 LangChain이나 다른 에이전트 프레임워크에 의존하나요?**
**Q: Hive는 어떤 LLM 제공자를 지원하나요?**
아니요. Aden은 LangChain, CrewAI, 또는 기타 에이전트 프레임워크에 전혀 의존하지 않고 처음부터 새롭게 구축되었습니다. 사전에 정의된 컴포넌트에 의존하는 대신, 에이전트 그래프를 동적으로 생성하도록 설계된 가볍고 유연한 프레임워크입니다.
Hive는 LiteLLM 연동을 통해 100개 이상의 LLM 제공자를 지원합니다. 여기에는 OpenAI(GPT-4, GPT-4o), Anthropic(Claude 모델), Google Gemini, DeepSeek, Mistral, Groq 등이 포함됩니다. 적절한 API 키 환경 변수를 설정하고 모델 이름만 지정하면 바로 사용할 수 있습니다. Claude, GLM, Gemini를 사용하는 것이 가장 좋은 성능을 제공하므로 권장합니다.
**Q: Aden은 어떤 LLM 제공자를 지원하나요?**
**Q: Ollama 같은 로컬 AI 모델과 함께 Hive를 사용할 수 있나요?**
Aden은 LiteLLM 연동을 통해 100개 이상의 LLM 제공자를 지원합니다. 여기에는 OpenAI(GPT-4, GPT-4o), Anthropic(Claude 모델), Google Gemini, Mistral, Groq 등이 포함됩니다. 적절한 API 키 환경 변수를 설정하고 모델 이름만 지정하면 바로 사용할 수 있습니다.
네, 가능합니다! Hive는 LiteLLM을 통해 로컬 모델을 지원합니다. `ollama/model-name` 형식(예: `ollama/llama3`, `ollama/mistral`)으로 모델 이름을 지정하고, Ollama가 로컬에서 실행 중이면 됩니다.
**Ollama 같은 로컬 AI 모델과 함께 Aden을 사용할 수 있나요?**
**Q: Hive가 다른 에이전트 프레임워크와 다른 점은 무엇인가요?**
네, 가능합니다. Aden은 LiteLLM을 통해 로컬 모델을 지원합니다. `ollama/model-name` 형식(예: `ollama/llama3`, `ollama/mistral`)으로 모델 이름을 지정하고, Ollama가 로컬에서 실행 중이면 됩니다.
Hive는 코딩 에이전트를 사용하여 자연어 목표로부터 전체 에이전트 시스템을 생성합니다. 워크플로를 하드코딩하거나 그래프를 수동으로 정의할 필요가 없습니다. 에이전트가 실패하면 프레임워크가 실패 데이터를 자동으로 수집하고, [에이전트 그래프를 진화시킨](../key_concepts/evolution.md) 뒤 다시 배포합니다. 이러한 자기 개선 루프는 Aden만의 고유한 특징입니다.
**Q: Aden이 다른 에이전트 프레임워크와 다른 점은 무엇인가요?**
**Q: Hive는 오픈소스인가요?**
Aden은 코딩 에이전트를 사용해 자연어 목표로부터 전체 에이전트 시스템을 생성합니다. 워크플로를 하드코딩하거나 그래프를 수동으로 정의할 필요가 없습니다. 에이전트가 실패하면 프레임워크가 실패 데이터를 자동으로 수집하고, 에이전트 그래프를 진화시킨 뒤 다시 배포합니다. 이러한 자기 개선 루프는 Aden만의 고유한 특징입니다.
네. Hive는 Apache License 2.0 하에 배포되는 완전한 오픈소스 프로젝트입니다. 커뮤니티의 기여와 협업을 적극적으로 장려하고 있습니다.
**Q: Aden은 오픈소스인가요?**
**Q: Hive는 복잡한 프로덕션 규모의 사용 사례도 처리할 수 있나요?**
네. Aden은 Apache License 2.0 하에 배포되는 완전한 오픈소스 프로젝트입니다. 커뮤니티의 기여와 협업을 적극적으로 장려하고 있습니다.
네. Hive는 자동 실패 복구, 실시간 관측성, 비용 제어, 수평 확장 지원 등 프로덕션 환경을 명확히 목표로 설계되었습니다. 단순한 자동화부터 복잡한 멀티 에이전트 워크플로까지 모두 처리할 수 있습니다.
**Q: Aden은 사용자 데이터를 수집하나요?**
**Q: Hive는 Human-in-the-Loop 워크플로를 지원하나요?**
Aden은 모니터링과 관측성을 위해 토큰 사용량, 지연 시간 메트릭, 비용 추적과 같은 텔레메트리 데이터를 수집합니다. 프롬프트 및 응답과 같은 콘텐츠 수집은 설정 가능하며, 팀 단위로 격리된 상태로 저장됩니다. 셀프 호스팅 환경에서는 모든 데이터가 사용자의 인프라 내부에만 저장됩니다.
네. Hive는 사람의 입력을 받기 위해 실행을 일시 중지하는 [개입 노드](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)를 통해 Human-in-the-Loop 워크플로를 완전히 지원합니다. 타임아웃과 에스컬레이션 정책을 설정할 수 있어, 인간 전문가와 AI 에이전트 간의 원활한 협업이 가능합니다.
**Q: Aden은 어떤 배포 방식을 지원하나요?**
**Q: Hive는 어떤 프로그래밍 언어를 지원하나요?**
Aden은 Python 패키지를 통한 셀프 호스팅 배포를 지원합니다. 설치 방법은 [환경 설정 가이드](../environment-setup.md)를 참조하세요. 클라우드 배포 옵션과 Kubernetes 대응 설정은 로드맵에 포함되어 있습니다.
Hive 프레임워크는 Python으로 구축되었습니다. JavaScript/TypeScript SDK는 로드맵에 포함되어 있습니다.
**Q: Aden은 복잡한 프로덕션 규모의 사용 사례도 처리할 수 있나요?**
네. Aden은 자동 실패 복구, 실시간 관측성, 비용 제어, 수평 확장 지원 등 프로덕션 환경을 명확히 목표로 설계되었습니다. 단순한 자동화부터 복잡한 멀티 에이전트 워크플로까지 모두 처리할 수 있습니다.
**Q: Aden은 Human-in-the-Loop 워크플로를 지원하나요?**
네. Aden은 사람의 입력을 받기 위해 실행을 일시 중지하는 개입 노드를 통해 Human-in-the-Loop 워크플로를 완전히 지원합니다. 타임아웃과 에스컬레이션 정책을 설정할 수 있어, 인간 전문가와 AI 에이전트 간의 원활한 협업이 가능합니다.
**Q: Aden은 어떤 모니터링 및 디버깅 도구를 제공하나요?**
Aden은 다음과 같은 포괄적인 관측성 기능을 제공합니다. 실시간 에이전트 실행 모니터링을 위한 WebSocket 스트리밍, TimescaleDB 기반의 비용 및 성능 메트릭 분석, Kubernetes 연동을 위한 헬스 체크 엔드포인트, 예산 관리, 에이전트 상태, 정책 제어를 위한 19개의 MCP 도구
**Q: Aden은 어떤 프로그래밍 언어를 지원하나요?**
Aden은 Python과 JavaScript/TypeScript SDK를 모두 제공합니다. Python SDK에는 LangGraph, LangFlow, LiveKit 연동 템플릿이 포함되어 있습니다. 백엔드는 Node.js/TypeScript로 구현되어 있으며, 프론트엔드는 React/TypeScript를 사용합니다.
**Q: Aden 에이전트는 외부 도구나 API와 연동할 수 있나요?**
**Q: Hive 에이전트는 외부 도구나 API와 연동할 수 있나요?**
네. Aden의 SDK로 래핑된 노드는 기본적인 도구 접근 기능을 제공하며, 유연한 도구 생태계를 지원합니다. 노드 아키텍처를 통해 외부 API, 데이터베이스, 다양한 서비스와 연동할 수 있습니다.
**Q: Aden에서 비용 제어는 어떻게 이루어지나요??**
**Q: Hive에서 비용 제어는 어떻게 이루어지나요?**
Aden은 지출 한도, 호출 제한, 자동 모델 다운그레이드 정책 등 세밀한 예산 제어 기능을 제공합니다. 팀, 에이전트, 워크플로 단위로 예산을 설정할 수 있으며, 실시간 비용 추적과 알림 기능을 제공합니다.
Hive는 지출 한도, 호출 제한, 자동 모델 다운그레이드 정책 등 세밀한 예산 제어 기능을 제공합니다. 팀, 에이전트, 워크플로 단위로 예산을 설정할 수 있으며, 실시간 비용 추적과 알림 기능을 제공합니다.
**Q: 예제와 문서는 어디에서 확인할 수 있나요?**
전체 가이드, API 레퍼런스, 시작 튜토리얼은 [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/) 에서 확인하실 수 있습니다. 또한 저장소의 `docs/` 디렉터리와 종합적인 [developer-guide.md](../developer-guide.md) 가이드도 함께 제공됩니다.
전체 가이드, API 레퍼런스, 시작 튜토리얼은 [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/)에서 확인하실 수 있습니다. 저장소의 `docs/` 디렉터리와 종합적인 [개발자 가이드](../developer-guide.md)도 함께 제공됩니다.
**Q: Aden에 기여하려면 어떻게 해야 하나요?**
기여를 환영합니다. 저장소를 포크하고 기능 브랜치를 생성한 뒤 변경 사항을 구현하여 Pull Request를 제출해 주세요. 자세한 내용은 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)를 참고해 주세요.
**Q: Aden은 엔터프라이즈 지원을 제공하나요?**
엔터프라이즈 관련 문의는 [adenhq.com](https://adenhq.com)을 통해 Aden 팀에 연락하시거나, 지원을 위해 [Discord community](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)에 참여해 주시기 바랍니다.
기여를 환영합니다! 저장소를 포크하고 기능 브랜치를 생성한 뒤 변경 사항을 구현하여 Pull Request를 제출해 주세요. 자세한 내용은 [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md)를 참고해 주세요.
---
docs/i18n/pt.md
+283 -202
View File
@@ -1,28 +1,31 @@
<p align="center">
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://storage.googleapis.com/aden-prod-assets/website/aden-title-card.png" />
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://github.com/user-attachments/assets/a027429b-5d3c-4d34-88e4-0feaeaabbab3" />
</p>
<p align="center">
<a href="../../README.md">English</a> |
<a href="zh-CN.md">简体中文</a> |
<a href="es.md">Español</a> |
<a href="hi.md">हिन्दी</a> |
<a href="pt.md">Português</a> |
<a href="ja.md">日本語</a> |
<a href="ru.md">Русский</a> |
<a href="ko.md">한국어</a>
</p>
[![Apache 2.0 License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE)
[![Y Combinator](https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange)](https://www.ycombinator.com/companies/aden)
[![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/adenhq/hive?logo=Docker&labelColor=%23528bff)](https://hub.docker.com/u/adenhq)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb)](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
[![Twitter Follow](https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5)](https://x.com/aden_hq)
[![LinkedIn](https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff)](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
<p align="center">
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0 License" /></a>
<a href="https://www.ycombinator.com/companies/aden"><img src="https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange" alt="Y Combinator" /></a>
<a href="https://discord.com/invite/MXE49hrKDk"><img src="https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb" alt="Discord" /></a>
<a href="https://x.com/aden_hq"><img src="https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5" alt="Twitter Follow" /></a>
<a href="https://www.linkedin.com/company/teamaden/"><img src="https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff" alt="LinkedIn" /></a>
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-102_Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/AI_Agents-Self--Improving-brightgreen?style=flat-square" alt="AI Agents" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Multi--Agent-Systems-blue?style=flat-square" alt="Multi-Agent" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Goal--Driven-Development-purple?style=flat-square" alt="Goal-Driven" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Headless-Development-purple?style=flat-square" alt="Headless" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Human--in--the--Loop-orange?style=flat-square" alt="HITL" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Production--Ready-red?style=flat-square" alt="Production" />
</p>
@@ -30,251 +33,320 @@
<img src="https://img.shields.io/badge/OpenAI-supported-412991?style=flat-square&logo=openai" alt="OpenAI" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Anthropic-supported-d4a574?style=flat-square" alt="Anthropic" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Google_Gemini-supported-4285F4?style=flat-square&logo=google" alt="Gemini" />
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
## Visão Geral
Construa agentes de IA confiáveis e auto-aperfeiçoáveis sem codificar fluxos de trabalho. Defina seu objetivo através de uma conversa com um agente de codificação, e o framework gera um grafo de nós com código de conexão criado dinamicamente. Quando algo quebra, o framework captura dados de falha, evolui o agente através do agente de codificação e reimplanta. Nós de intervenção humana integrados, gerenciamento de credenciais e monitoramento em tempo real dão a você controle sem sacrificar a adaptabilidade.
Construa agentes de IA autônomos, confiáveis e auto-aperfeiçoáveis sem codificar fluxos de trabalho. Defina seu objetivo através de uma conversa com um agente de codificação, e o framework gera um grafo de nós com código de conexão criado dinamicamente. Quando algo quebra, o framework captura dados de falha, evolui o agente através do agente de codificação e reimplanta. Nós de intervenção humana integrados, gerenciamento de credenciais e monitoramento em tempo real dão a você controle sem sacrificar a adaptabilidade.
Visite [adenhq.com](https://adenhq.com) para documentação completa, exemplos e guias.
## O que é Aden
[![Hive Demo](https://img.youtube.com/vi/XDOG9fOaLjU/maxresdefault.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=XDOG9fOaLjU)
<p align="center">
<img width="100%" alt="Aden Architecture" src="../assets/aden-architecture-diagram.jpg" />
</p>
## Para Quem é o Hive?
Aden é uma plataforma para construir, implantar, operar e adaptar agentes de IA:
O Hive é projetado para desenvolvedores e equipes que desejam construir **agentes de IA de nível de produção** sem conectar manualmente fluxos de trabalho complexos.
- **Construir** - Um Agente de Codificação gera Agentes de Trabalho especializados (Vendas, Marketing, Operações) a partir de objetivos em linguagem natural
- **Implantar** - Implantação headless com integração CI/CD e gerenciamento completo do ciclo de vida de API
- **Operar** - Monitoramento em tempo real, observabilidade e guardrails de runtime mantêm os agentes confiáveis
- **Adaptar** - Avaliação contínua, supervisão e adaptação garantem que os agentes melhorem ao longo do tempo
- **Infraestrutura** - Memória compartilhada, integrações LLM, ferramentas e habilidades alimentam cada agente
O Hive é ideal se você:
- Deseja agentes de IA que **executem processos de negócios reais**, não demos
- Prefere **desenvolvimento orientado a objetivos** em vez de fluxos de trabalho codificados
- Precisa de **agentes auto-adaptáveis e auto-reparáveis** que melhoram ao longo do tempo
- Requer **controle com humano no loop**, observabilidade e limites de custo
- Planeja executar agentes em **ambientes de produção**
O Hive pode não ser a melhor escolha se você está apenas experimentando cadeias de agentes simples ou scripts únicos.
## Quando Você Deve Usar o Hive?
Use o Hive quando precisar de:
- Agentes autônomos de longa duração
- Guardrails robustos, processos e controles
- Melhoria contínua baseada em falhas
- Coordenação multi-agente
- Um framework que evolui com seus objetivos
## Links Rápidos
- **[Documentação](https://docs.adenhq.com/)** - Guias completos e referência de API
- **[Guia de Auto-Hospedagem](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - Implante o Hive em sua infraestrutura
- **[Changelog](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - Últimas atualizações e versões
<!-- - **[Roadmap](https://adenhq.com/roadmap)** - Funcionalidades e planos futuros -->
- **[Changelog](https://github.com/aden-hive/hive/releases)** - Últimas atualizações e versões
- **[Roadmap](../roadmap.md)** - Funcionalidades e planos futuros
- **[Reportar Problemas](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - Relatórios de bugs e solicitações de funcionalidades
- **[Contribuindo](../../CONTRIBUTING.md)** - Como contribuir e enviar PRs
## Início Rápido
### Pré-requisitos
- [Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/) - Para desenvolvimento de agentes
- [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) (v20.10+) - Opcional, para ferramentas containerizadas
- Python 3.11+ para desenvolvimento de agentes
- Claude Code, Codex CLI ou Cursor para utilizar habilidades de agentes
> **Nota para Usuários Windows:** É fortemente recomendado usar **WSL (Windows Subsystem for Linux)** ou **Git Bash** para executar este framework. Alguns scripts de automação principais podem não funcionar corretamente no Prompt de Comando ou PowerShell padrão.
### Instalação
> **Nota**
> O Hive usa um layout de workspace `uv` e não é instalado com `pip install`.
> Executar `pip install -e .` a partir da raiz do repositório criará um pacote placeholder e o Hive não funcionará corretamente.
> Por favor, use o script de quickstart abaixo para configurar o ambiente.
```bash
# Clonar o repositório
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
# Clone the repository
git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
# Executar configuração do ambiente Python
# Run quickstart setup
./quickstart.sh
```
Isto instala:
Isto configura:
- **framework** - Runtime do agente principal e executor de grafos
- **aden_tools** - 19 ferramentas MCP para capacidades de agentes
- Todas as dependências necessárias
- **framework** - Runtime principal do agente e executor de grafos (em `core/.venv`)
- **aden_tools** - Ferramentas MCP para capacidades de agentes (em `tools/.venv`)
- **credential store** - Armazenamento criptografado de chaves API (`~/.hive/credentials`)
- **LLM provider** - Configuração interativa de modelo padrão
- Todas as dependências Python necessárias com `uv`
- Por fim, ele iniciará a interface open hive no seu navegador
<img width="2500" height="1214" alt="home-screen" src="https://github.com/user-attachments/assets/134d897f-5e75-4874-b00b-e0505f6b45c4" />
### Construa Seu Primeiro Agente
```bash
# Instalar habilidades do Claude Code (uma vez)
./quickstart.sh
Digite o agente que deseja construir na caixa de entrada da tela inicial
# Construir um agente usando Claude Code
claude> /hive
<img width="2500" height="1214" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/1ce19141-a78b-46f5-8d64-dbf987e048f4" />
# Testar seu agente
claude> /hive-test
### Use Agentes de Template
# Executar seu agente
PYTHONPATH=exports uv run python -m your_agent_name run --input '{...}'
```
**[📖 Guia Completo de Configuração](../environment-setup.md)** - Instruções detalhadas para desenvolvimento de agentes
Clique em "Try a sample agent" e confira os templates. Você pode executar um template diretamente ou escolher construir sua versão em cima do template existente.
## Funcionalidades
- **Desenvolvimento Orientado a Objetivos** - Defina objetivos em linguagem natural; o agente de codificação gera o grafo de agentes e código de conexão para alcançá-los
- **Agentes Auto-Adaptáveis** - Framework captura falhas, atualiza objetivos e atualiza o grafo de agentes
- **Conexões de Nós Dinâmicas** - Sem arestas predefinidas; código de conexão é gerado por qualquer LLM capaz baseado em seus objetivos
- **Browser-Use** - Controle o navegador no seu computador para realizar tarefas difíceis
- **Execução Paralela** - Execute o grafo gerado em paralelo. Desta forma, você pode ter múltiplos agentes completando as tarefas por você
- **[Geração Orientada a Objetivos](../key_concepts/goals_outcome.md)** - Defina objetivos em linguagem natural; o agente de codificação gera o grafo de agentes e código de conexão para alcançá-los
- **[Adaptabilidade](../key_concepts/evolution.md)** - Framework captura falhas, calibra de acordo com os objetivos e evolui o grafo de agentes
- **[Conexões de Nós Dinâmicas](../key_concepts/graph.md)** - Sem arestas predefinidas; código de conexão é gerado por qualquer LLM capaz baseado em seus objetivos
- **Nós Envolvidos em SDK** - Cada nó recebe memória compartilhada, memória RLM local, monitoramento, ferramentas e acesso LLM prontos para uso
- **Humano no Loop** - Nós de intervenção que pausam a execução para entrada humana com timeouts e escalonamento configuráveis
- **[Humano no Loop](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)** - Nós de intervenção que pausam a execução para entrada humana com timeouts configuráveis e escalonamento
- **Observabilidade em Tempo Real** - Streaming WebSocket para monitoramento ao vivo de execução de agentes, decisões e comunicação entre nós
- **Controle de Custo e Orçamento** - Defina limites de gastos, throttles e políticas de degradação automática de modelo
- **Pronto para Produção** - Auto-hospedável, construído para escala e confiabilidade
## Integração
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/tree/main/tools/src/aden_tools/tools"><img width="100%" alt="Integration" src="https://github.com/user-attachments/assets/a1573f93-cf02-4bb8-b3d5-b305b05b1e51" /></a>
O Hive é construído para ser agnóstico em relação a modelos e sistemas.
- **Flexibilidade de LLM** - O Hive Framework é projetado para suportar vários tipos de LLMs, incluindo modelos hospedados e locais através de provedores compatíveis com LiteLLM.
- **Conectividade com sistemas empresariais** - O Hive Framework é projetado para conectar-se a todos os tipos de sistemas empresariais como ferramentas, como CRM, suporte, mensagens, dados, arquivos e APIs internas via MCP.
## Por que Aden
Frameworks de agentes tradicionais exigem que você projete manualmente fluxos de trabalho, defina interações de agentes e lide com falhas reativamente. Aden inverte esse paradigma—**você descreve resultados, e o sistema se constrói sozinho**.
O Hive foca em gerar agentes que executam processos de negócios reais em vez de agentes genéricos. Em vez de exigir que você projete manualmente fluxos de trabalho, defina interações de agentes e lide com falhas reativamente, o Hive inverte o paradigma: **você descreve resultados, e o sistema se constrói sozinho** — entregando uma experiência adaptativa e orientada a resultados com um conjunto fácil de usar de ferramentas e integrações.
```mermaid
flowchart LR
subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
GOAL["Define Goal<br/>+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes<br/>Event Loop"]
NODES --> EDGES["Connect Edges<br/>on_success/failure/conditional"]
EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
end
GOAL["Define Goal"] --> GEN["Auto-Generate Graph"]
GEN --> EXEC["Execute Agents"]
EXEC --> MON["Monitor & Observe"]
MON --> CHECK{{"Pass?"}}
CHECK -- "Yes" --> DONE["Deliver Result"]
CHECK -- "No" --> EVOLVE["Evolve Graph"]
EVOLVE --> EXEC
subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
direction TB
JSON["agent.json<br/>(GraphSpec)"]
TOOLS["tools.py<br/>(Functions)"]
MCP["mcp_servers.json<br/>(Integrations)"]
end
GOAL -.- V1["Natural Language"]
GEN -.- V2["Instant Architecture"]
EXEC -.- V3["Easy Integrations"]
MON -.- V4["Full visibility"]
EVOLVE -.- V5["Adaptability"]
DONE -.- V6["Reliable outcomes"]
subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
LOAD["AgentRunner<br/>Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime<br/>+ ToolRegistry"]
SETUP --> EXEC["GraphExecutor<br/>Execute Nodes"]
subgraph DECISION["Decision Recording"]
DEC1["runtime.decide()<br/>intent → options → choice"]
DEC2["runtime.record_outcome()<br/>success, result, metrics"]
end
end
subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
CTX["NodeContext<br/>memory • llm • tools"]
STORE[("FileStorage<br/>Runs & Decisions")]
end
APPROVE --> EXPORT
EXPORT --> LOAD
EXEC --> DECISION
EXEC --> CTX
DECISION --> STORE
STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES
style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style GOAL fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style GEN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style EXEC fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style MON fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style CHECK fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style DONE fill:#4caf50,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#fff
style EVOLVE fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style V1 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V2 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V3 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V4 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V5 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V6 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
```
### A Vantagem Aden
### A Vantagem Hive
| Frameworks Tradicionais | Aden |
| Frameworks Tradicionais | Hive |
| --------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| Codificar fluxos de trabalho de agentes | Descrever objetivos em linguagem natural |
| Definição manual de grafos | Grafos de agentes auto-gerados |
| Tratamento reativo de erros | Auto-evolução proativa |
| Tratamento reativo de erros | Avaliação de resultados e adaptabilidade |
| Configurações de ferramentas estáticas | Nós dinâmicos envolvidos em SDK |
| Configuração de monitoramento separada | Observabilidade em tempo real integrada |
| Gerenciamento de orçamento DIY | Controles de custo e degradação integrados |
### Como Funciona
1. **Defina Seu Objetivo** → Descreva o que você quer alcançar em linguagem simples
2. **Agente de Codificação Gera** → Cria o grafo de agentes, código de conexão e casos de teste
3. **Workers Executam** → Nós envolvidos em SDK executam com observabilidade completa e acesso a ferramentas
1. **[Defina Seu Objetivo](../key_concepts/goals_outcome.md)** → Descreva o que você quer alcançar em linguagem simples
2. **Agente de Codificação Gera** → Cria o [grafo de agentes](../key_concepts/graph.md), código de conexão e casos de teste
3. **[Workers Executam](../key_concepts/worker_agent.md)** → Nós envolvidos em SDK executam com observabilidade completa e acesso a ferramentas
4. **Plano de Controle Monitora** → Métricas em tempo real, aplicação de orçamento, gerenciamento de políticas
5. **Auto-Aperfeiçoamento** → Em caso de falha, o sistema evolui o grafo e reimplanta automaticamente
5. **[Adaptabilidade](../key_concepts/evolution.md)** → Em caso de falha, o sistema evolui o grafo e reimplanta automaticamente
## Como Aden se Compara
## Executar Agentes
Aden adota uma abordagem fundamentalmente diferente para o desenvolvimento de agentes. Enquanto a maioria dos frameworks exige que você codifique fluxos de trabalho ou defina manualmente grafos de agentes, Aden usa um **agente de codificação para gerar todo o seu sistema de agentes** a partir de objetivos em linguagem natural. Quando os agentes falham, o framework não apenas registra erros—**ele evolui automaticamente o grafo de agentes** e reimplanta.
> **Nota:** Para a tabela de comparação detalhada de frameworks e perguntas frequentes, consulte o [README.md](README.md) em inglês.
### Quando Escolher Aden
Escolha Aden quando você precisar de:
- Agentes que **se auto-aperfeiçoam a partir de falhas** sem intervenção manual
- **Desenvolvimento orientado a objetivos** onde você descreve resultados, não fluxos de trabalho
- **Confiabilidade em produção** com recuperação e reimplantação automáticas
- **Iteração rápida** em arquiteturas de agentes sem reescrever código
- **Observabilidade completa** com monitoramento em tempo real e supervisão humana
Escolha outros frameworks quando você precisar de:
- **Fluxos de trabalho previsíveis e type-safe** (PydanticAI, Mastra)
- **RAG e processamento de documentos** (LlamaIndex, Haystack)
- **Pesquisa sobre emergência de agentes** (CAMEL)
- **Voz/multimodal em tempo real** (TEN Framework)
- **Encadeamento simples de componentes** (LangChain, Swarm)
## Estrutura do Projeto
```
hive/
├── core/ # Framework principal - Runtime de agentes, executor de grafos, protocolos
├── tools/ # Pacote de Ferramentas MCP - 19 ferramentas para capacidades de agentes
├── exports/ # Pacotes de Agentes - Agentes pré-construídos e exemplos
├── docs/ # Documentação e guias
├── scripts/ # Scripts de build e utilitários
├── .claude/ # Habilidades Claude Code para construir agentes
├── CONTRIBUTING.md # Diretrizes de contribuição
```
## Desenvolvimento
### Desenvolvimento de Agentes Python
Para construir e executar agentes orientados a objetivos com o framework:
```bash
# Configuração única
./quickstart.sh
# Isto instala:
# - pacote framework (runtime principal)
# - pacote aden_tools (19 ferramentas MCP)
# - Todas as dependências
# Construir novos agentes usando habilidades Claude Code
claude> /hive
# Testar agentes
claude> /hive-test
# Executar agentes
PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'
```
Consulte [environment-setup.md](../environment-setup.md) para instruções completas de configuração.
Agora você pode executar um agente selecionando o agente (seja um agente existente ou um agente de exemplo). Você pode clicar no botão Executar no canto superior esquerdo, ou conversar com o agente queen e ele pode executar o agente para você.
## Documentação
- **[Guia do Desenvolvedor](../developer-guide.md)** - Guia abrangente para desenvolvedores
- [Começando](docs/getting-started.md) - Instruções de configuração rápida
- [Guia de Configuração](docs/configuration.md) - Todas as opções de configuração
- [Visão Geral da Arquitetura](docs/architecture/README.md) - Design e estrutura do sistema
- [Começando](../getting-started.md) - Instruções de configuração rápida
- [Guia de Configuração](../configuration.md) - Todas as opções de configuração
- [Visão Geral da Arquitetura](../architecture/README.md) - Design e estrutura do sistema
## Roadmap
O Aden Agent Framework visa ajudar desenvolvedores a construir agentes auto-adaptativos orientados a resultados. Encontre nosso roadmap aqui
[roadmap.md](../roadmap.md)
O Aden Hive Agent Framework visa ajudar desenvolvedores a construir agentes auto-adaptativos orientados a resultados. Veja [roadmap.md](../roadmap.md) para detalhes.
```mermaid
timeline
title Aden Agent Framework Roadmap
section Foundation
Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
section Expansion
Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
flowchart TB
%% Main Entity
User([User])
%% =========================================
%% EXTERNAL EVENT SOURCES
%% =========================================
subgraph ExtEventSource [External Event Source]
E_Sch["Schedulers"]
E_WH["Webhook"]
E_SSE["SSE"]
end
%% =========================================
%% SYSTEM NODES
%% =========================================
subgraph WorkerBees [Worker Bees]
WB_C["Conversation"]
WB_SP["System prompt"]
subgraph Graph [Graph]
direction TB
N1["Node"] --> N2["Node"] --> N3["Node"]
N1 -.-> AN["Active Node"]
N2 -.-> AN
N3 -.-> AN
%% Nested Event Loop Node
subgraph EventLoopNode [Event Loop Node]
ELN_L["listener"]
ELN_SP["System Prompt<br/>(Task)"]
ELN_EL["Event loop"]
ELN_C["Conversation"]
end
end
end
subgraph JudgeNode [Judge]
J_C["Criteria"]
J_P["Principles"]
J_EL["Event loop"] <--> J_S["Scheduler"]
end
subgraph QueenBee [Queen Bee]
QB_SP["System prompt"]
QB_EL["Event loop"]
QB_C["Conversation"]
end
subgraph Infra [Infra]
SA["Sub Agent"]
TR["Tool Registry"]
WTM["Write through Conversation Memory<br/>(Logs/RAM/Harddrive)"]
SM["Shared Memory<br/>(State/Harddrive)"]
EB["Event Bus<br/>(RAM)"]
CS["Credential Store<br/>(Harddrive/Cloud)"]
end
subgraph PC [PC]
B["Browser"]
CB["Codebase<br/>v 0.0.x ... v n.n.n"]
end
%% =========================================
%% CONNECTIONS & DATA FLOW
%% =========================================
%% External Event Routing
E_Sch --> ELN_L
E_WH --> ELN_L
E_SSE --> ELN_L
ELN_L -->|"triggers"| ELN_EL
%% User Interactions
User -->|"Talk"| WB_C
User -->|"Talk"| QB_C
User -->|"Read/Write Access"| CS
%% Inter-System Logic
ELN_C <-->|"Mirror"| WB_C
WB_C -->|"Focus"| AN
WorkerBees -->|"Inquire"| JudgeNode
JudgeNode -->|"Approve"| WorkerBees
%% Judge Alignments
J_C <-.->|"aligns"| WB_SP
J_P <-.->|"aligns"| QB_SP
%% Escalate path
J_EL -->|"Report (Escalate)"| QB_EL
%% Pub/Sub Logic
AN -->|"publish"| EB
EB -->|"subscribe"| QB_C
%% Infra and Process Spawning
ELN_EL -->|"Spawn"| SA
SA -->|"Inform"| ELN_EL
SA -->|"Starts"| B
B -->|"Report"| ELN_EL
TR -->|"Assigned"| ELN_EL
CB -->|"Modify Worker Bee"| WB_C
%% =========================================
%% SHARED MEMORY & LOGS ACCESS
%% =========================================
%% Worker Bees Access (link to node inside Graph subgraph)
AN <-->|"Read/Write"| WTM
AN <-->|"Read/Write"| SM
%% Queen Bee Access
QB_C <-->|"Read/Write"| WTM
QB_EL <-->|"Read/Write"| SM
%% Credentials Access
CS -->|"Read Access"| QB_C
```
## Contribuindo
Aceitamos contribuições da comunidade! Estamos especialmente procurando ajuda para construir ferramentas, integrações e agentes de exemplo para o framework ([confira #2805](https://github.com/aden-hive/hive/issues/2805)). Se você está interessado em estender a funcionalidade, este é o lugar perfeito para começar. Por favor, consulte [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) para diretrizes.
**Importante:** Por favor, seja atribuído a uma issue antes de enviar um PR. Comente na issue para reivindicá-la e um mantenedor irá atribuí-la a você. Issues com passos reproduzíveis e propostas são priorizadas. Isso ajuda a evitar trabalho duplicado.
1. Encontre ou crie uma issue e seja atribuído
2. Faça fork do repositório
3. Crie sua branch de funcionalidade (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. Faça commit das suas alterações (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. Faça push para a branch (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. Abra um Pull Request
## Comunidade e Suporte
Usamos [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk) para suporte, solicitações de funcionalidades e discussões da comunidade.
@@ -283,19 +355,6 @@ Usamos [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk) para suporte, solicitaç
- Twitter/X - [@adenhq](https://x.com/aden_hq)
- LinkedIn - [Página da Empresa](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## Contribuindo
Aceitamos contribuições! Por favor, consulte [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) para diretrizes.
**Importante:** Por favor, seja atribuído a uma issue antes de enviar um PR. Comente na issue para reivindicá-la e um mantenedor irá atribuí-la a você em 24 horas. Isso ajuda a evitar trabalho duplicado.
1. Encontre ou crie uma issue e seja atribuído
2. Faça fork do repositório
3. Crie sua branch de funcionalidade (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. Faça commit das suas alterações (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. Faça push para a branch (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. Abra um Pull Request
## Junte-se ao Nosso Time
**Estamos contratando!** Junte-se a nós em funções de engenharia, pesquisa e go-to-market.
@@ -304,35 +363,57 @@ Aceitamos contribuições! Por favor, consulte [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md
## Segurança
Para questões de segurança, por favor consulte [SECURITY.md](SECURITY.md).
Para questões de segurança, por favor consulte [SECURITY.md](../../SECURITY.md).
## Licença
Este projeto está licenciado sob a Licença Apache 2.0 - veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para detalhes.
Este projeto está licenciado sob a Licença Apache 2.0 - veja o arquivo [LICENSE](../../LICENSE) para detalhes.
## Perguntas Frequentes (FAQ)
> **Nota:** Para as perguntas frequentes completas, consulte o [README.md](README.md) em inglês.
**P: Quais provedores de LLM o Hive suporta?**
**P: O Aden depende do LangChain ou outros frameworks de agentes?**
O Hive suporta mais de 100 provedores de LLM através da integração LiteLLM, incluindo OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (modelos Claude), Google Gemini, DeepSeek, Mistral, Groq e muitos mais. Simplesmente configure a variável de ambiente da chave API apropriada e especifique o nome do modelo. Recomendamos usar Claude, GLM e Gemini, pois possuem o melhor desempenho.
Não. O Aden é construído do zero sem dependências do LangChain, CrewAI ou outros frameworks de agentes. O framework é projetado para ser leve e flexível, gerando grafos de agentes dinamicamente em vez de depender de componentes predefinidos.
**P: Posso usar o Hive com modelos de IA locais como Ollama?**
**P: Quais provedores de LLM o Aden suporta?**
Sim! O Hive suporta modelos locais através do LiteLLM. Simplesmente use o formato de nome de modelo `ollama/model-name` (ex.: `ollama/llama3`, `ollama/mistral`) e certifique-se de que o Ollama esteja rodando localmente.
O Aden suporta mais de 100 provedores de LLM através da integração LiteLLM, incluindo OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (modelos Claude), Google Gemini, Mistral, Groq e muitos mais. Simplesmente configure a variável de ambiente da chave API apropriada e especifique o nome do modelo.
**P: O que torna o Hive diferente de outros frameworks de agentes?**
**P: O Aden é open-source?**
O Hive gera todo o seu sistema de agentes a partir de objetivos em linguagem natural usando um agente de codificação — você não codifica fluxos de trabalho nem define grafos manualmente. Quando os agentes falham, o framework captura automaticamente os dados de falha, [evolui o grafo de agentes](../key_concepts/evolution.md) e reimplanta. Este loop de auto-aperfeiçoamento é único do Aden.
Sim, o Aden é totalmente open-source sob a Licença Apache 2.0. Incentivamos ativamente contribuições e colaboração da comunidade.
**P: O Hive é open-source?**
**P: O que torna o Aden diferente de outros frameworks de agentes?**
Sim, o Hive é totalmente open-source sob a Licença Apache 2.0. Incentivamos ativamente contribuições e colaboração da comunidade.
O Aden gera todo o seu sistema de agentes a partir de objetivos em linguagem natural usando um agente de codificação—você não codifica fluxos de trabalho nem define grafos manualmente. Quando os agentes falham, o framework captura automaticamente os dados de falha, evolui o grafo de agentes e reimplanta. Este loop de auto-aperfeiçoamento é único do Aden.
**P: O Hive pode lidar com casos de uso complexos em escala de produção?**
**P: O Aden suporta fluxos de trabalho com humano no loop?**
Sim. O Hive é explicitamente projetado para ambientes de produção com funcionalidades como recuperação automática de falhas, observabilidade em tempo real, controles de custo e suporte a escalabilidade horizontal. O framework lida tanto com automações simples quanto com fluxos de trabalho multi-agente complexos.
Sim, o Aden suporta totalmente fluxos de trabalho com humano no loop através de nós de intervenção que pausam a execução para entrada humana. Estes incluem timeouts configuráveis e políticas de escalonamento, permitindo colaboração perfeita entre especialistas humanos e agentes de IA.
**P: O Hive suporta fluxos de trabalho com humano no loop?**
Sim, o Hive suporta totalmente fluxos de trabalho com [humano no loop](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop) através de nós de intervenção que pausam a execução para entrada humana. Estes incluem timeouts configuráveis e políticas de escalonamento, permitindo colaboração perfeita entre especialistas humanos e agentes de IA.
**P: Quais linguagens de programação o Hive suporta?**
O framework Hive é construído em Python. Um SDK JavaScript/TypeScript está no roadmap.
**P: Os agentes do Hive podem interagir com ferramentas e APIs externas?**
Sim. Os nós envolvidos em SDK do Aden fornecem acesso integrado a ferramentas, e o framework suporta ecossistemas flexíveis de ferramentas. Os agentes podem integrar-se com APIs externas, bancos de dados e serviços através da arquitetura de nós.
**P: Como funciona o controle de custos no Hive?**
O Hive fornece controles de orçamento granulares incluindo limites de gastos, throttles e políticas de degradação automática de modelo. Você pode definir orçamentos no nível de equipe, agente ou fluxo de trabalho, com rastreamento de custos e alertas em tempo real.
**P: Onde posso encontrar exemplos e documentação?**
Visite [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/) para guias completos, referência de API e tutoriais de introdução. O repositório também inclui documentação na pasta `docs/` e um abrangente [guia do desenvolvedor](../developer-guide.md).
**P: Como posso contribuir para o Aden?**
Contribuições são bem-vindas! Faça fork do repositório, crie sua branch de funcionalidade, implemente suas alterações e envie um pull request. Consulte [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) para diretrizes detalhadas.
---
docs/i18n/ru.md
+282 -201
View File
@@ -1,28 +1,31 @@
<p align="center">
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://storage.googleapis.com/aden-prod-assets/website/aden-title-card.png" />
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://github.com/user-attachments/assets/a027429b-5d3c-4d34-88e4-0feaeaabbab3" />
</p>
<p align="center">
<a href="../../README.md">English</a> |
<a href="zh-CN.md">简体中文</a> |
<a href="es.md">Español</a> |
<a href="hi.md">हिन्दी</a> |
<a href="pt.md">Português</a> |
<a href="ja.md">日本語</a> |
<a href="ru.md">Русский</a> |
<a href="ko.md">한국어</a>
</p>
[![Apache 2.0 License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE)
[![Y Combinator](https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange)](https://www.ycombinator.com/companies/aden)
[![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/adenhq/hive?logo=Docker&labelColor=%23528bff)](https://hub.docker.com/u/adenhq)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb)](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
[![Twitter Follow](https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5)](https://x.com/aden_hq)
[![LinkedIn](https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff)](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
<p align="center">
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0 License" /></a>
<a href="https://www.ycombinator.com/companies/aden"><img src="https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange" alt="Y Combinator" /></a>
<a href="https://discord.com/invite/MXE49hrKDk"><img src="https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb" alt="Discord" /></a>
<a href="https://x.com/aden_hq"><img src="https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5" alt="Twitter Follow" /></a>
<a href="https://www.linkedin.com/company/teamaden/"><img src="https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff" alt="LinkedIn" /></a>
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-102_Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/AI_Agents-Self--Improving-brightgreen?style=flat-square" alt="AI Agents" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Multi--Agent-Systems-blue?style=flat-square" alt="Multi-Agent" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Goal--Driven-Development-purple?style=flat-square" alt="Goal-Driven" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Headless-Development-purple?style=flat-square" alt="Headless" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Human--in--the--Loop-orange?style=flat-square" alt="HITL" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Production--Ready-red?style=flat-square" alt="Production" />
</p>
@@ -30,251 +33,320 @@
<img src="https://img.shields.io/badge/OpenAI-supported-412991?style=flat-square&logo=openai" alt="OpenAI" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Anthropic-supported-d4a574?style=flat-square" alt="Anthropic" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Google_Gemini-supported-4285F4?style=flat-square&logo=google" alt="Gemini" />
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
## Обзор
Создавайте надёжных, самосовершенствующихся ИИ-агентов без жёсткого кодирования рабочих процессов. Определите свою цель через разговор с кодирующим агентом, и фреймворк сгенерирует граф узлов с динамически созданным кодом соединений. Когда что-то ломается, фреймворк захватывает данные об ошибке, эволюционирует агента через кодирующего агента и переразвёртывает. Встроенные узлы человеческого вмешательства, управление учётными данными и мониторинг в реальном времени дают вам контроль без ущерба для адаптивности.
Создавайте автономных, надёжных, самосовершенствующихся ИИ-агентов без жёсткого кодирования рабочих процессов. Определите свою цель через разговор с кодирующим агентом, и фреймворк сгенерирует граф узлов с динамически созданным кодом соединений. Когда что-то ломается, фреймворк захватывает данные об ошибке, эволюционирует агента через кодирующего агента и переразвёртывает. Встроенные узлы человеческого вмешательства, управление учётными данными и мониторинг в реальном времени дают вам контроль без ущерба для адаптивности.
Посетите [adenhq.com](https://adenhq.com) для полной документации, примеров и руководств.
## Что такое Aden
[![Hive Demo](https://img.youtube.com/vi/XDOG9fOaLjU/maxresdefault.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=XDOG9fOaLjU)
<p align="center">
<img width="100%" alt="Aden Architecture" src="../assets/aden-architecture-diagram.jpg" />
</p>
## Для кого создан Hive?
Aden — это платформа для создания, развёртывания, эксплуатации и адаптации ИИ-агентов:
Hive создан для разработчиков и команд, которые хотят строить **ИИ-агентов производственного уровня** без ручной настройки сложных рабочих процессов.
- **Создание** - Кодирующий агент генерирует специализированных рабочих агентов (продажи, маркетинг, операции) из целей на естественном языке
- **Развёртывание** - Headless-развёртывание с интеграцией CI/CD и полным управлением жизненным циклом API
- **Эксплуатация** - Мониторинг в реальном времени, наблюдаемость и защитные барьеры времени выполнения обеспечивают надёжность агентов
- **Адаптация** - Непрерывная оценка, контроль и адаптация гарантируют улучшение агентов со временем
- **Инфраструктура** - Общая память, интеграции LLM, инструменты и навыки питают каждого агента
Hive подойдёт вам, если вы:
- Хотите ИИ-агентов, которые **выполняют реальные бизнес-процессы**, а не демо
- Предпочитаете **целеориентированную разработку** вместо жёстко закодированных рабочих процессов
- Нуждаетесь в **самовосстанавливающихся и адаптивных агентах**, которые улучшаются со временем
- Требуете **контроль с человеком в контуре**, наблюдаемость и лимиты затрат
- Планируете запускать агентов в **продакшен-среде**
Hive может не подойти, если вы только экспериментируете с простыми цепочками агентов или одноразовыми скриптами.
## Когда следует использовать Hive?
Используйте Hive, когда вам нужны:
- Долгосрочные автономные агенты
- Надёжные защитные барьеры, процессы и контроль
- Непрерывное улучшение на основе сбоев
- Координация нескольких агентов
- Фреймворк, который эволюционирует вместе с вашими целями
## Быстрые ссылки
- **[Документация](https://docs.adenhq.com/)** - Полные руководства и справочник API
- **[Руководство по самостоятельному хостингу](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - Разверните Hive в своей инфраструктуре
- **[История изменений](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - Последние обновления и релизы
<!-- - **[Дорожная карта](https://adenhq.com/roadmap)** - Предстоящие функции и планы -->
- **[История изменений](https://github.com/aden-hive/hive/releases)** - Последние обновления и релизы
- **[Дорожная карта](../roadmap.md)** - Предстоящие функции и планы
- **[Сообщить о проблеме](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - Отчёты об ошибках и запросы функций
- **[Участие в разработке](../../CONTRIBUTING.md)** - Как внести вклад и отправить PR
## Быстрый старт
### Предварительные требования
- [Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/) - Для разработки агентов
- [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) (v20.10+) - Опционально, для контейнеризованных инструментов
- Python 3.11+ для разработки агентов
- Claude Code, Codex CLI или Cursor для использования навыков агентов
> **Примечание для пользователей Windows:** Настоятельно рекомендуется использовать **WSL (Подсистему Windows для Linux)** или **Git Bash** для запуска этого фреймворка. Некоторые основные скрипты автоматизации могут работать некорректно в стандартной командной строке или PowerShell.
### Установка
> **Примечание**
> Hive использует структуру рабочего пространства `uv` и не устанавливается через `pip install`.
> Выполнение `pip install -e .` из корня репозитория создаст пакет-заглушку и Hive не будет работать корректно.
> Пожалуйста, используйте скрипт быстрого старта ниже для настройки окружения.
```bash
# Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
# Запустить настройку окружения Python
# Запустить настройку быстрого старта
./quickstart.sh
```
Это установит:
- **framework** - Основная среда выполнения агентов и исполнитель графов
- **aden_tools** - 19 инструментов MCP для возможностей агентов
- Все необходимые зависимости
- **framework** - Основная среда выполнения агентов и исполнитель графов (в `core/.venv`)
- **aden_tools** - MCP-инструменты для возможностей агентов (в `tools/.venv`)
- **credential store** - Зашифрованное хранилище API-ключей (`~/.hive/credentials`)
- **LLM provider** - Интерактивная настройка модели по умолчанию
- Все необходимые зависимости Python через `uv`
- В конце будет запущен интерфейс open hive в вашем браузере
<img width="2500" height="1214" alt="home-screen" src="https://github.com/user-attachments/assets/134d897f-5e75-4874-b00b-e0505f6b45c4" />
### Создайте своего первого агента
```bash
# Установить навыки Claude Code (один раз)
./quickstart.sh
Введите описание агента, которого хотите создать, в поле ввода на главном экране
# Создать агента с помощью Claude Code
claude> /hive
<img width="2500" height="1214" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/1ce19141-a78b-46f5-8d64-dbf987e048f4" />
# Протестировать агента
claude> /hive-test
### Используйте шаблоны агентов
# Запустить агента
PYTHONPATH=exports uv run python -m your_agent_name run --input '{...}'
```
**[📖 Полное руководство по настройке](../environment-setup.md)** - Подробные инструкции для разработки агентов
Нажмите «Try a sample agent» и просмотрите шаблоны. Вы можете запустить шаблон напрямую или создать свою версию на основе существующего шаблона.
## Функции
- **Целеориентированная разработка** - Определяйте цели на естественном языке; кодирующий агент генерирует граф агентов и код соединений для их достижения
- **Самоадаптирующиеся агенты** - Фреймворк захватывает сбои, обновляет цели и обновляет граф агентов
- **Динамические соединения узлов** - Без предопределённых рёбер; код соединений генерируется любым способным LLM на основе ваших целей
- **Browser-Use** - Управление браузером на вашем компьютере для выполнения сложных задач
- **Параллельное выполнение** - Выполнение сгенерированного графа параллельно. Таким образом, несколько агентов могут выполнять задачи за вас
- **[Целеориентированная генерация](../key_concepts/goals_outcome.md)** - Определяйте цели на естественном языке; кодирующий агент генерирует граф агентов и код соединений для их достижения
- **[Адаптивность](../key_concepts/evolution.md)** - Фреймворк захватывает сбои, калибруется в соответствии с целями и эволюционирует граф агентов
- **[Динамические соединения узлов](../key_concepts/graph.md)** - Без предопределённых рёбер; код соединений генерируется любым способным LLM на основе ваших целей
- **Узлы, обёрнутые SDK** - Каждый узел получает общую память, локальную RLM-память, мониторинг, инструменты и доступ к LLM из коробки
- **Человек в контуре** - Узлы вмешательства, которые приостанавливают выполнение для человеческого ввода с настраиваемыми таймаутами и эскалацией
- **[Человек в контуре](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)** - Узлы вмешательства, которые приостанавливают выполнение для человеческого ввода с настраиваемыми таймаутами и эскалацией
- **Наблюдаемость в реальном времени** - WebSocket-стриминг для живого мониторинга выполнения агентов, решений и межузловой коммуникации
- **Контроль затрат и бюджета** - Устанавливайте лимиты расходов, ограничения и политики автоматической деградации модели
- **Готовность к продакшену** - Возможность самостоятельного хостинга, создан для масштабирования и надёжности
## Интеграция
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/tree/main/tools/src/aden_tools/tools"><img width="100%" alt="Integration" src="https://github.com/user-attachments/assets/a1573f93-cf02-4bb8-b3d5-b305b05b1e51" /></a>
Hive создан модельно-агностичным и системно-агностичным.
- **Гибкость LLM** - Hive Framework разработан для поддержки различных типов LLM, включая облачные и локальные модели через LiteLLM-совместимых провайдеров.
- **Подключение к бизнес-системам** - Hive Framework разработан для подключения ко всем видам бизнес-систем в качестве инструментов, таким как CRM, поддержка, мессенджеры, данные, файлы и внутренние API через MCP.
## Почему Aden
Традиционные фреймворки агентов требуют ручного проектирования рабочих процессов, определения взаимодействий агентов и реактивной обработки сбоев. Aden переворачивает эту парадигму — **вы описываете результаты, и система строит себя сама**.
Hive фокусируется на генерации агентов, которые выполняют реальные бизнес-процессы, а не на создании универсальных агентов. Вместо того чтобы требовать от вас ручного проектирования рабочих процессов, определения взаимодействий агентов и реактивной обработки сбоев, Hive переворачивает парадигму: **вы описываете результаты, и система строит себя сама** — обеспечивая ориентированный на результат, адаптивный опыт с удобным набором инструментов и интеграций.
```mermaid
flowchart LR
subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
GOAL["Define Goal<br/>+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes<br/>Event Loop"]
NODES --> EDGES["Connect Edges<br/>on_success/failure/conditional"]
EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
end
GOAL["Define Goal"] --> GEN["Auto-Generate Graph"]
GEN --> EXEC["Execute Agents"]
EXEC --> MON["Monitor & Observe"]
MON --> CHECK{{"Pass?"}}
CHECK -- "Yes" --> DONE["Deliver Result"]
CHECK -- "No" --> EVOLVE["Evolve Graph"]
EVOLVE --> EXEC
subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
direction TB
JSON["agent.json<br/>(GraphSpec)"]
TOOLS["tools.py<br/>(Functions)"]
MCP["mcp_servers.json<br/>(Integrations)"]
end
GOAL -.- V1["Natural Language"]
GEN -.- V2["Instant Architecture"]
EXEC -.- V3["Easy Integrations"]
MON -.- V4["Full visibility"]
EVOLVE -.- V5["Adaptability"]
DONE -.- V6["Reliable outcomes"]
subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
LOAD["AgentRunner<br/>Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime<br/>+ ToolRegistry"]
SETUP --> EXEC["GraphExecutor<br/>Execute Nodes"]
subgraph DECISION["Decision Recording"]
DEC1["runtime.decide()<br/>intent → options → choice"]
DEC2["runtime.record_outcome()<br/>success, result, metrics"]
end
end
subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
CTX["NodeContext<br/>memory • llm • tools"]
STORE[("FileStorage<br/>Runs & Decisions")]
end
APPROVE --> EXPORT
EXPORT --> LOAD
EXEC --> DECISION
EXEC --> CTX
DECISION --> STORE
STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES
style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style GOAL fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style GEN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style EXEC fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style MON fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style CHECK fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style DONE fill:#4caf50,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#fff
style EVOLVE fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style V1 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V2 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V3 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V4 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V5 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V6 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
```
### Преимущество Aden
### Преимущество Hive
| Традиционные фреймворки | Aden |
| Традиционные фреймворки | Hive |
| ------------------------------------- | -------------------------------------------- |
| Жёсткое кодирование рабочих процессов | Описание целей на естественном языке |
| Ручное определение графов | Автоматически генерируемые графы агентов |
| Реактивная обработка ошибок | Проактивная самоэволюция |
| Реактивная обработка ошибок | Оценка результатов и адаптивность |
| Статические конфигурации инструментов | Динамические узлы, обёрнутые SDK |
| Отдельная настройка мониторинга | Встроенная наблюдаемость в реальном времени |
| DIY управление бюджетом | Интегрированный контроль затрат и деградация |
### Как это работает
1. **Определите цель** → Опишите, чего хотите достичь, простым языком
2. **Кодирующий агент генерирует** → Создаёт граф агентов, код соединений и тестовые случаи
3. **Рабочие выполняют** → Узлы, обёрнутые SDK, работают с полной наблюдаемостью и доступом к инструментам
1. **[Определите цель](../key_concepts/goals_outcome.md)** → Опишите, чего хотите достичь, простым языком
2. **Кодирующий агент генерирует** → Создаёт [граф агентов](../key_concepts/graph.md), код соединений и тестовые случаи
3. **[Рабочие выполняют](../key_concepts/worker_agent.md)** → Узлы, обёрнутые SDK, работают с полной наблюдаемостью и доступом к инструментам
4. **Плоскость управления мониторит** → Метрики в реальном времени, применение бюджета, управление политиками
5. **Самосовершенствование** → При сбое система эволюционирует граф и автоматически переразвёртывает
5. **[Адаптивность](../key_concepts/evolution.md)** → При сбое система эволюционирует граф и автоматически переразвёртывает
## Сравнение Aden
## Запуск агентов
Aden использует принципиально иной подход к разработке агентов. В то время как большинство фреймворков требуют жёсткого кодирования рабочих процессов или ручного определения графов агентов, Aden использует **кодирующего агента для генерации всей системы агентов** из целей на естественном языке. Когда агенты терпят неудачу, фреймворк не просто регистрирует ошибки — он **автоматически эволюционирует граф агентов** и переразвёртывает.
> **Примечание:** Для подробной таблицы сравнения фреймворков и часто задаваемых вопросов обратитесь к английской версии [README.md](README.md).
### Когда выбирать Aden
Выбирайте Aden, когда вам нужны:
- Агенты, которые **самосовершенствуются на основе сбоев** без ручного вмешательства
- **Целеориентированная разработка**, где вы описываете результаты, а не рабочие процессы
- **Надёжность продакшена** с автоматическим восстановлением и переразвёртыванием
- **Быстрая итерация** архитектур агентов без переписывания кода
- **Полная наблюдаемость** с мониторингом в реальном времени и человеческим надзором
Выбирайте другие фреймворки, когда вам нужны:
- **Предсказуемые, типобезопасные рабочие процессы** (PydanticAI, Mastra)
- **RAG и обработка документов** (LlamaIndex, Haystack)
- **Исследование эмерджентности агентов** (CAMEL)
- **Голос/мультимодальность в реальном времени** (TEN Framework)
- **Простое связывание компонентов** (LangChain, Swarm)
## Структура проекта
```
hive/
├── core/ # Основной фреймворк - Среда выполнения агентов, исполнитель графов, протоколы
├── tools/ # Пакет инструментов MCP - 19 инструментов для возможностей агентов
├── exports/ # Пакеты агентов - Предварительно созданные агенты и примеры
├── docs/ # Документация и руководства
├── scripts/ # Скрипты сборки и утилиты
├── .claude/ # Навыки Claude Code для создания агентов
├── CONTRIBUTING.md # Руководство по участию
```
## Разработка
### Разработка агентов на Python
Для создания и запуска целеориентированных агентов с помощью фреймворка:
```bash
# Одноразовая настройка
./quickstart.sh
# Это установит:
# - пакет framework (основная среда выполнения)
# - пакет aden_tools (19 инструментов MCP)
# - Все зависимости
# Создать новых агентов с помощью навыков Claude Code
claude> /hive
# Протестировать агентов
claude> /hive-test
# Запустить агентов
PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'
```
Обратитесь к [environment-setup.md](../environment-setup.md) для полных инструкций по настройке.
Теперь вы можете запустить агента, выбрав его (существующего агента или пример агента). Вы можете нажать кнопку «Run» в верхнем левом углу или поговорить с агентом-маткой, и он запустит агента за вас.
## Документация
- **[Руководство разработчика](../developer-guide.md)** - Полное руководство для разработчиков
- [Начало работы](docs/getting-started.md) - Инструкции по быстрой настройке
- [Руководство по конфигурации](docs/configuration.md) - Все опции конфигурации
- [Обзор архитектуры](docs/architecture/README.md) - Дизайн и структура системы
- [Начало работы](../getting-started.md) - Инструкции по быстрой настройке
- [Руководство по конфигурации](../configuration.md) - Все опции конфигурации
- [Обзор архитектуры](../architecture/README.md) - Дизайн и структура системы
## Дорожная карта
Aden Agent Framework призван помочь разработчикам создавать самоадаптирующихся агентов, ориентированных на результат. Найдите нашу дорожную карту здесь
[roadmap.md](../roadmap.md)
Aden Hive Agent Framework призван помочь разработчикам создавать самоадаптирующихся агентов, ориентированных на результат. Подробности см. в [roadmap.md](../roadmap.md).
```mermaid
timeline
title Aden Agent Framework Roadmap
section Foundation
Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
section Expansion
Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
flowchart TB
%% Main Entity
User([User])
%% =========================================
%% EXTERNAL EVENT SOURCES
%% =========================================
subgraph ExtEventSource [External Event Source]
E_Sch["Schedulers"]
E_WH["Webhook"]
E_SSE["SSE"]
end
%% =========================================
%% SYSTEM NODES
%% =========================================
subgraph WorkerBees [Worker Bees]
WB_C["Conversation"]
WB_SP["System prompt"]
subgraph Graph [Graph]
direction TB
N1["Node"] --> N2["Node"] --> N3["Node"]
N1 -.-> AN["Active Node"]
N2 -.-> AN
N3 -.-> AN
%% Nested Event Loop Node
subgraph EventLoopNode [Event Loop Node]
ELN_L["listener"]
ELN_SP["System Prompt<br/>(Task)"]
ELN_EL["Event loop"]
ELN_C["Conversation"]
end
end
end
subgraph JudgeNode [Judge]
J_C["Criteria"]
J_P["Principles"]
J_EL["Event loop"] <--> J_S["Scheduler"]
end
subgraph QueenBee [Queen Bee]
QB_SP["System prompt"]
QB_EL["Event loop"]
QB_C["Conversation"]
end
subgraph Infra [Infra]
SA["Sub Agent"]
TR["Tool Registry"]
WTM["Write through Conversation Memory<br/>(Logs/RAM/Harddrive)"]
SM["Shared Memory<br/>(State/Harddrive)"]
EB["Event Bus<br/>(RAM)"]
CS["Credential Store<br/>(Harddrive/Cloud)"]
end
subgraph PC [PC]
B["Browser"]
CB["Codebase<br/>v 0.0.x ... v n.n.n"]
end
%% =========================================
%% CONNECTIONS & DATA FLOW
%% =========================================
%% External Event Routing
E_Sch --> ELN_L
E_WH --> ELN_L
E_SSE --> ELN_L
ELN_L -->|"triggers"| ELN_EL
%% User Interactions
User -->|"Talk"| WB_C
User -->|"Talk"| QB_C
User -->|"Read/Write Access"| CS
%% Inter-System Logic
ELN_C <-->|"Mirror"| WB_C
WB_C -->|"Focus"| AN
WorkerBees -->|"Inquire"| JudgeNode
JudgeNode -->|"Approve"| WorkerBees
%% Judge Alignments
J_C <-.->|"aligns"| WB_SP
J_P <-.->|"aligns"| QB_SP
%% Escalate path
J_EL -->|"Report (Escalate)"| QB_EL
%% Pub/Sub Logic
AN -->|"publish"| EB
EB -->|"subscribe"| QB_C
%% Infra and Process Spawning
ELN_EL -->|"Spawn"| SA
SA -->|"Inform"| ELN_EL
SA -->|"Starts"| B
B -->|"Report"| ELN_EL
TR -->|"Assigned"| ELN_EL
CB -->|"Modify Worker Bee"| WB_C
%% =========================================
%% SHARED MEMORY & LOGS ACCESS
%% =========================================
%% Worker Bees Access (link to node inside Graph subgraph)
AN <-->|"Read/Write"| WTM
AN <-->|"Read/Write"| SM
%% Queen Bee Access
QB_C <-->|"Read/Write"| WTM
QB_EL <-->|"Read/Write"| SM
%% Credentials Access
CS -->|"Read Access"| QB_C
```
## Участие в разработке
Мы приветствуем вклад сообщества! Мы особенно ищем помощь в создании инструментов, интеграций и примеров агентов для фреймворка ([см. #2805](https://github.com/aden-hive/hive/issues/2805)). Если вы заинтересованы в расширении его функциональности, это идеальное место для начала. Пожалуйста, ознакомьтесь с [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) для руководств.
**Важно:** Пожалуйста, получите назначение на issue перед отправкой PR. Оставьте комментарий в issue, чтобы заявить о своём желании работать над ним, и мейнтейнер назначит вас. Issues с воспроизводимыми шагами и предложениями приоритизируются. Это помогает избежать дублирования работы.
1. Найдите или создайте issue и получите назначение
2. Сделайте форк репозитория
3. Создайте ветку функции (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. Зафиксируйте изменения (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. Отправьте в ветку (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. Откройте Pull Request
## Сообщество и поддержка
Мы используем [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk) для поддержки, запросов функций и обсуждений сообщества.
@@ -283,19 +355,6 @@ timeline
- Twitter/X - [@adenhq](https://x.com/aden_hq)
- LinkedIn - [Страница компании](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## Участие в разработке
Мы приветствуем вклад! Пожалуйста, ознакомьтесь с [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) для руководств.
**Важно:** Пожалуйста, получите назначение на issue перед отправкой PR. Оставьте комментарий в issue, чтобы заявить о своём желании работать над ним, и мейнтейнер назначит вас в течение 24 часов. Это помогает избежать дублирования работы.
1. Найдите или создайте issue и получите назначение
2. Сделайте форк репозитория
3. Создайте ветку функции (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. Зафиксируйте изменения (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. Отправьте в ветку (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. Откройте Pull Request
## Присоединяйтесь к команде
**Мы нанимаем!** Присоединяйтесь к нам на позициях в инженерии, исследованиях и выходе на рынок.
@@ -304,38 +363,60 @@ timeline
## Безопасность
По вопросам безопасности, пожалуйста, обратитесь к [SECURITY.md](SECURITY.md).
По вопросам безопасности, пожалуйста, обратитесь к [SECURITY.md](../../SECURITY.md).
## Лицензия
Этот проект лицензирован под лицензией Apache 2.0 - см. файл [LICENSE](LICENSE) для деталей.
Этот проект лицензирован под лицензией Apache 2.0 — см. файл [LICENSE](../../LICENSE) для деталей.
## Часто задаваемые вопросы (FAQ)
> **Примечание:** Для полных часто задаваемых вопросов обратитесь к английской версии [README.md](README.md).
**В: Каких провайдеров LLM поддерживает Hive?**
**В: Зависит ли Aden от LangChain или других фреймворков агентов?**
Hive поддерживает более 100 провайдеров LLM через интеграцию LiteLLM, включая OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (модели Claude), Google Gemini, DeepSeek, Mistral, Groq и многих других. Просто настройте соответствующую переменную окружения API-ключа и укажите имя модели. Мы рекомендуем использовать Claude, GLM и Gemini, так как они показывают лучшую производительность.
Нет. Aden построен с нуля без зависимостей от LangChain, CrewAI или других фреймворков агентов. Фреймворк разработан лёгким и гибким, динамически генерируя графы агентов вместо того, чтобы полагаться на предопределённые компоненты.
**В: Могу ли я использовать Hive с локальными ИИ-моделями, такими как Ollama?**
**В: Каких провайдеров LLM поддерживает Aden?**
Да! Hive поддерживает локальные модели через LiteLLM. Просто используйте формат имени модели `ollama/model-name` (например, `ollama/llama3`, `ollama/mistral`) и убедитесь, что Ollama запущен локально.
Aden поддерживает более 100 провайдеров LLM через интеграцию LiteLLM, включая OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (модели Claude), Google Gemini, Mistral, Groq и многих других. Просто настройте соответствующую переменную окружения API-ключа и укажите имя модели.
**В: Что делает Hive отличным от других фреймворков агентов?**
**В: Aden с открытым исходным кодом?**
Hive генерирует всю систему агентов из целей на естественном языке, используя кодирующего агента — вы не кодируете рабочие процессы и не определяете графы вручную. Когда агенты терпят неудачу, фреймворк автоматически захватывает данные о сбое, [эволюционирует граф агентов](../key_concepts/evolution.md) и переразвёртывает. Этот цикл самосовершенствования уникален для Aden.
Да, Aden полностью с открытым исходным кодом под лицензией Apache 2.0. Мы активно поощряем вклад и сотрудничество сообщества.
**В: Является ли Hive проектом с открытым исходным кодом?**
**В: Что делает Aden отличным от других фреймворков агентов?**
Да, Hive полностью с открытым исходным кодом под лицензией Apache 2.0. Мы активно поощряем вклад и сотрудничество сообщества.
Aden генерирует всю систему агентов из целей на естественном языке, используя кодирующего агента — вы не кодируете рабочие процессы и не определяете графы вручную. Когда агенты терпят неудачу, фреймворк автоматически захватывает данные о сбое, эволюционирует граф агентов и переразвёртывает. Этот цикл самосовершенствования уникален для Aden.
**В: Может ли Hive справляться со сложными сценариями продакшен-масштаба?**
**В: Поддерживает ли Aden рабочие процессы с человеком в контуре?**
Да. Hive специально разработан для продакшен-среды с такими функциями, как автоматическое восстановление после сбоев, наблюдаемость в реальном времени, контроль затрат и поддержка горизонтального масштабирования. Фреймворк справляется как с простыми автоматизациями, так и со сложными многоагентными рабочими процессами.
Да, Aden полностью поддерживает рабочие процессы с человеком в контуре через узлы вмешательства, которые приостанавливают выполнение для человеческого ввода. Они включают настраиваемые таймауты и политики эскалации, обеспечивая бесшовное сотрудничество между экспертами-людьми и ИИ-агентами.
**В: Поддерживает ли Hive рабочие процессы с человеком в контуре?**
Да, Hive полностью поддерживает рабочие процессы с [человеком в контуре](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop) через узлы вмешательства, которые приостанавливают выполнение для человеческого ввода. Они включают настраиваемые таймауты и политики эскалации, обеспечивая бесшовное сотрудничество между экспертами-людьми и ИИ-агентами.
**В: Какие языки программирования поддерживает Hive?**
Фреймворк Hive написан на Python. JavaScript/TypeScript SDK находится в дорожной карте.
**В: Могут ли агенты Hive взаимодействовать с внешними инструментами и API?**
Да. Узлы, обёрнутые SDK от Aden, предоставляют встроенный доступ к инструментам, и фреймворк поддерживает гибкие экосистемы инструментов. Агенты могут интегрироваться с внешними API, базами данных и сервисами через архитектуру узлов.
**В: Как работает контроль затрат в Hive?**
Hive предоставляет детальный контроль бюджета, включая лимиты расходов, ограничения и политики автоматической деградации модели. Вы можете устанавливать бюджеты на уровне команды, агента или рабочего процесса с отслеживанием затрат в реальном времени и оповещениями.
**В: Где найти примеры и документацию?**
Посетите [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/) для полных руководств, справочника API и обучающих материалов по началу работы. Репозиторий также включает документацию в папке `docs/` и подробное [руководство разработчика](../developer-guide.md).
**В: Как я могу внести вклад в Aden?**
Вклад приветствуется! Сделайте форк репозитория, создайте ветку функции, реализуйте изменения и отправьте pull request. Подробные руководства см. в [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md).
---
<p align="center">
Сделано с 🔥 Страстью в Сан-Франциско
Made with 🔥 Passion in San Francisco
</p>
docs/i18n/zh-CN.md
+180 -96
View File
@@ -14,7 +14,7 @@
</p>
<p align="center">
<a href="https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0 License" /></a>
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0 License" /></a>
<a href="https://www.ycombinator.com/companies/aden"><img src="https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange" alt="Y Combinator" /></a>
<a href="https://discord.com/invite/MXE49hrKDk"><img src="https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb" alt="Discord" /></a>
<a href="https://x.com/aden_hq"><img src="https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5" alt="Twitter Follow" /></a>
@@ -41,6 +41,8 @@
访问 [adenhq.com](https://adenhq.com) 获取完整文档、示例和指南。
[![Hive Demo](https://img.youtube.com/vi/XDOG9fOaLjU/maxresdefault.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=XDOG9fOaLjU)
## Hive 适合谁？
Hive 专为想要**构建生产级 AI 智能体**而无需手动编写复杂工作流的开发者和团队设计。
@@ -69,8 +71,8 @@ Hive 专为想要**构建生产级 AI 智能体**而无需手动编写复杂工
- **[文档](https://docs.adenhq.com/)** - 完整指南和 API 参考
- **[自托管指南](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - 在您的基础设施上部署 Hive
- **[更新日志](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - 最新更新和版本
- **[路线图](../../docs/roadmap.md)** - 即将推出的功能和计划
- **[更新日志](https://github.com/aden-hive/hive/releases)** - 最新更新和版本
- **[路线图](../roadmap.md)** - 即将推出的功能和计划
- **[报告问题](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - Bug 报告和功能请求
- **[贡献指南](../../CONTRIBUTING.md)** - 如何贡献和提交 PR
@@ -92,9 +94,10 @@ Hive 专为想要**构建生产级 AI 智能体**而无需手动编写复杂工
```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
# 运行 quickstart 设置
./quickstart.sh
```
@@ -107,71 +110,39 @@ cd hive
- **LLM 提供商** - 交互式默认模型配置
- 使用 `uv` 安装所有必需的 Python 依赖
- 最后，它将在浏览器中启动 Hive 开放界面
<img width="2500" height="1214" alt="home-screen" src="https://github.com/user-attachments/assets/134d897f-5e75-4874-b00b-e0505f6b45c4" />
### 构建您的第一个智能体
```bash
# 使用 Claude Code 构建智能体
claude> /hive
在主页输入框中输入您想要构建的智能体
# 测试您的智能体
claude> /hive-debugger
<img width="2500" height="1214" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/1ce19141-a78b-46f5-8d64-dbf987e048f4" />
# （在单独终端）启动交互式仪表盘
hive tui
### 使用模板智能体
# 或直接运行
hive run exports/your_agent_name --input '{"key": "value"}'
```
## 编码智能体支持
### Codex CLI
Hive 原生支持 [OpenAI Codex CLI](https://github.com/openai/codex)（v0.101.0+）。
1. **配置：** `.codex/config.toml` 包含 `agent-builder` MCP 服务器（已纳入 git 追踪）
2. **技能：** `.agents/skills/` 指向 Hive 技能的符号链接（已纳入 git 追踪）
3. **启动：** 在仓库根目录运行 `codex`，然后输入 `use hive`
### Opencode
Hive 原生支持 [Opencode](https://github.com/opencode-ai/opencode)。
1. **设置：** 运行 quickstart 脚本
2. **启动：** 在项目根目录打开 Opencode
3. **激活：** 在聊天中输入 `/hive` 切换到 Hive Agent
4. **验证：** 询问智能体 *"List your tools"* 确认连接
**[📖 完整设置指南](../../docs/environment-setup.md)** - 智能体开发的详细说明
### Antigravity IDE 支持
技能和 MCP 服务器也适用于 [Antigravity IDE](https://antigravity.google/)（Google 的 AI 驱动 IDE）。**最简单的方式：** 在 hive 仓库文件夹中打开终端并运行（使用 `./` — 脚本在仓库内部）：
```bash
./scripts/setup-antigravity-mcp.sh
```
**重要：** 运行设置脚本后务必重启/刷新 Antigravity IDE — MCP 服务器仅在启动时加载。重启后，**agent-builder** 和 **tools** MCP 服务器应该可以连接。技能位于 `.agent/skills/` 下（指向 `.claude/skills/` 的符号链接）。
点击"Try a sample agent"查看模板。您可以直接运行模板，也可以选择在现有模板的基础上构建自己的版本。
## 功能特性
- **[目标驱动开发](../../docs/key_concepts/goals_outcome.md)** - 用自然语言定义目标；编码智能体生成智能体图和连接代码来实现它们
- **[自适应](../../docs/key_concepts/evolution.md)** - 框架捕获故障，根据目标进行校准，并进化智能体图
- **[动态节点连接](../../docs/key_concepts/graph.md)** - 没有预定义边；连接代码由任何有能力的 LLM 根据您的目标生成
- **浏览器控制** - 控制您计算机上的浏览器来完成复杂任务
- **并行执行** - 并行执行生成的图。这样您可以让多个智能体同时为您完成工作
- **[目标驱动生成](../key_concepts/goals_outcome.md)** - 用自然语言定义目标；编码智能体生成智能体图和连接代码来实现它们
- **[自适应](../key_concepts/evolution.md)** - 框架捕获故障，根据目标进行校准，并进化智能体图
- **[动态节点连接](../key_concepts/graph.md)** - 没有预定义边；连接代码由任何有能力的 LLM 根据您的目标生成
- **SDK 封装节点** - 每个节点开箱即用地获得共享内存、本地 RLM 内存、监控、工具和 LLM 访问
- **[人机协作](../../docs/key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)** - 干预节点暂停执行以等待人工输入，支持可配置的超时和升级
- **[人机协作](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)** - 干预节点暂停执行以等待人工输入，支持可配置的超时和升级
- **实时可观测性** - WebSocket 流式传输用于实时监控智能体执行、决策和节点间通信
- **交互式 TUI 仪表盘** - 带有实时图形视图、事件日志和对话界面的终端仪表盘
- **成本与预算控制** - 设置支出限制、节流和自动模型降级策略
- **生产就绪** - 可自托管，为规模和可靠性而构建
## 集成
<a href="https://github.com/aden-hive/hive/tree/main/tools/src/aden_tools/tools"><img width="100%" alt="Integration" src="https://github.com/user-attachments/assets/a1573f93-cf02-4bb8-b3d5-b305b05b1e51" /></a>
Hive 被构建为模型无关和系统无关的框架。
- **LLM 灵活性** - Hive 框架设计支持各种类型的 LLM，包括通过 LiteLLM 兼容提供商的托管和本地模型
- **业务系统连接** - Hive 框架设计通过 MCP 将各种业务系统作为工具连接，如 CRM、支持、消息、数据、文件和内部 API
- **LLM 灵活性** - Hive 框架设计支持各种类型的 LLM，包括通过 LiteLLM 兼容提供商的托管和本地模型。
- **业务系统连接** - Hive 框架设计通过 MCP 将各种业务系统作为工具连接，如 CRM、支持、消息、数据、文件和内部 API。
## 为什么选择 Aden
@@ -179,14 +150,21 @@ Hive 专注于生成运行真实业务流程的智能体，而非通用智能体
```mermaid
flowchart LR
GOAL["定义目标"] --> GEN["自动生成图"]
GEN --> EXEC["执行智能体"]
EXEC --> MON["监控与观测"]
MON --> CHECK{{"通过？"}}
CHECK -- "是" --> DONE["交付结果"]
CHECK -- "否" --> EVOLVE["进化图"]
GOAL["Define Goal"] --> GEN["Auto-Generate Graph"]
GEN --> EXEC["Execute Agents"]
EXEC --> MON["Monitor & Observe"]
MON --> CHECK{{"Pass?"}}
CHECK -- "Yes" --> DONE["Deliver Result"]
CHECK -- "No" --> EVOLVE["Evolve Graph"]
EVOLVE --> EXEC
GOAL -.- V1["Natural Language"]
GEN -.- V2["Instant Architecture"]
EXEC -.- V3["Easy Integrations"]
MON -.- V4["Full visibility"]
EVOLVE -.- V5["Adaptability"]
DONE -.- V6["Reliable outcomes"]
style GOAL fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style GEN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style EXEC fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
@@ -194,6 +172,12 @@ flowchart LR
style CHECK fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style DONE fill:#4caf50,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#fff
style EVOLVE fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style V1 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V2 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V3 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V4 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V5 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V6 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
```
### Aden 的优势
@@ -209,53 +193,153 @@ flowchart LR
### 工作原理
1. **[定义目标](../../docs/key_concepts/goals_outcome.md)** → 用简单语言描述您想要实现的目标
2. **编码智能体生成** → 创建[智能体图](../../docs/key_concepts/graph.md)、连接代码和测试用例
3. **[工作节点执行](../../docs/key_concepts/worker_agent.md)** → SDK 封装节点以完全可观测性和工具访问运行
1. **[定义目标](../key_concepts/goals_outcome.md)** → 用简单语言描述您想要实现的目标
2. **编码智能体生成** → 创建[智能体图](../key_concepts/graph.md)、连接代码和测试用例
3. **[工作节点执行](../key_concepts/worker_agent.md)** → SDK 封装节点以完全可观测性和工具访问运行
4. **控制平面监控** → 实时指标、预算执行、策略管理
5. **[自适应](../../docs/key_concepts/evolution.md)** → 失败时，系统进化图并自动重新部署
5. **[自适应](../key_concepts/evolution.md)** → 失败时，系统进化图并自动重新部署
## 运行智能体
`hive` CLI 是运行智能体的主要界面。
```bash
# 交互式浏览和运行智能体（推荐）
hive tui
# 直接运行特定智能体
hive run exports/my_agent --input '{"task": "Your input here"}'
# 使用 TUI 仪表盘运行特定智能体
hive run exports/my_agent --tui
# 交互式 REPL
hive shell
```
TUI 会扫描 `exports/` 和 `examples/templates/` 中的可用智能体。
> **直接使用 Python（替代方式）：** 也可以使用 `PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'` 运行智能体
完整设置说明请参阅 [environment-setup.md](../../docs/environment-setup.md)。
现在您可以通过选择智能体（现有智能体或示例智能体）来运行它。您可以点击左上角的运行按钮，也可以与 Queen 智能体对话让它为您运行智能体。
## 文档
- **[开发者指南](../../docs/developer-guide.md)** - 开发者综合指南
- [入门指南](../../docs/getting-started.md) - 快速设置说明
- [TUI 指南](../../docs/tui-selection-guide.md) - 交互式仪表盘使用
- [配置指南](../../docs/configuration.md) - 所有配置选项
- [架构概述](../../docs/architecture/README.md) - 系统设计和结构
- **[开发者指南](../developer-guide.md)** - 开发者综合指南
- [入门指南](../getting-started.md) - 快速设置说明
- [配置指南](../configuration.md) - 所有配置选项
- [架构概述](../architecture/README.md) - 系统设计和结构
## 路线图
Aden 智能体框架旨在帮助开发者构建面向结果的、自适应的智能体。详情请参阅 [roadmap.md](../../docs/roadmap.md)。
Aden Hive 智能体框架旨在帮助开发者构建面向结果的、自适应的智能体。详情请参阅 [roadmap.md](../roadmap.md)。
```mermaid
flowchart TB
%% Main Entity
User([User])
%% =========================================
%% EXTERNAL EVENT SOURCES
%% =========================================
subgraph ExtEventSource [External Event Source]
E_Sch["Schedulers"]
E_WH["Webhook"]
E_SSE["SSE"]
end
%% =========================================
%% SYSTEM NODES
%% =========================================
subgraph WorkerBees [Worker Bees]
WB_C["Conversation"]
WB_SP["System prompt"]
subgraph Graph [Graph]
direction TB
N1["Node"] --> N2["Node"] --> N3["Node"]
N1 -.-> AN["Active Node"]
N2 -.-> AN
N3 -.-> AN
%% Nested Event Loop Node
subgraph EventLoopNode [Event Loop Node]
ELN_L["listener"]
ELN_SP["System Prompt<br/>(Task)"]
ELN_EL["Event loop"]
ELN_C["Conversation"]
end
end
end
subgraph JudgeNode [Judge]
J_C["Criteria"]
J_P["Principles"]
J_EL["Event loop"] <--> J_S["Scheduler"]
end
subgraph QueenBee [Queen Bee]
QB_SP["System prompt"]
QB_EL["Event loop"]
QB_C["Conversation"]
end
subgraph Infra [Infra]
SA["Sub Agent"]
TR["Tool Registry"]
WTM["Write through Conversation Memory<br/>(Logs/RAM/Harddrive)"]
SM["Shared Memory<br/>(State/Harddrive)"]
EB["Event Bus<br/>(RAM)"]
CS["Credential Store<br/>(Harddrive/Cloud)"]
end
subgraph PC [PC]
B["Browser"]
CB["Codebase<br/>v 0.0.x ... v n.n.n"]
end
%% =========================================
%% CONNECTIONS & DATA FLOW
%% =========================================
%% External Event Routing
E_Sch --> ELN_L
E_WH --> ELN_L
E_SSE --> ELN_L
ELN_L -->|"triggers"| ELN_EL
%% User Interactions
User -->|"Talk"| WB_C
User -->|"Talk"| QB_C
User -->|"Read/Write Access"| CS
%% Inter-System Logic
ELN_C <-->|"Mirror"| WB_C
WB_C -->|"Focus"| AN
WorkerBees -->|"Inquire"| JudgeNode
JudgeNode -->|"Approve"| WorkerBees
%% Judge Alignments
J_C <-.->|"aligns"| WB_SP
J_P <-.->|"aligns"| QB_SP
%% Escalate path
J_EL -->|"Report (Escalate)"| QB_EL
%% Pub/Sub Logic
AN -->|"publish"| EB
EB -->|"subscribe"| QB_C
%% Infra and Process Spawning
ELN_EL -->|"Spawn"| SA
SA -->|"Inform"| ELN_EL
SA -->|"Starts"| B
B -->|"Report"| ELN_EL
TR -->|"Assigned"| ELN_EL
CB -->|"Modify Worker Bee"| WB_C
%% =========================================
%% SHARED MEMORY & LOGS ACCESS
%% =========================================
%% Worker Bees Access (link to node inside Graph subgraph)
AN <-->|"Read/Write"| WTM
AN <-->|"Read/Write"| SM
%% Queen Bee Access
QB_C <-->|"Read/Write"| WTM
QB_EL <-->|"Read/Write"| SM
%% Credentials Access
CS -->|"Read Access"| QB_C
```
## 贡献
我们欢迎社区贡献！我们特别希望获得构建工具、集成和框架示例智能体的帮助（[查看 #2805](https://github.com/adenhq/hive/issues/2805)）。如果您有兴趣扩展其功能，这是最好的起点。请参阅 [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) 了解指南。
我们欢迎社区贡献！我们特别希望获得构建工具、集成和框架示例智能体的帮助（[查看 #2805](https://github.com/aden-hive/hive/issues/2805)）。如果您有兴趣扩展其功能，这是最好的起点。请参阅 [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) 了解指南。
**重要：** 请在提交 PR 之前先认领 Issue。在 Issue 下评论认领，维护者将在 24 小时内分配给您。这有助于避免重复工作。
**重要：** 请在提交 PR 之前先认领 Issue。在 Issue 下评论认领，维护者会将其分配给您。包含可复现步骤和提案的 Issue 将优先处理。这有助于避免重复工作。
1. 找到或创建 Issue 并获得分配
2. Fork 仓库
@@ -290,7 +374,7 @@ Aden 智能体框架旨在帮助开发者构建面向结果的、自适应的智
**问：Hive 支持哪些 LLM 提供商？**
Hive 通过 LiteLLM 集成支持 100 多个 LLM 提供商，包括 OpenAI（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic（Claude 模型）、Google Gemini、DeepSeek、Mistral、Groq 等。只需设置适当的 API 密钥环境变量并指定模型名称即可。
Hive 通过 LiteLLM 集成支持 100 多个 LLM 提供商，包括 OpenAI（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic（Claude 模型）、Google Gemini、DeepSeek、Mistral、Groq 等。只需设置适当的 API 密钥环境变量并指定模型名称即可。我们推荐使用 Claude、GLM 和 Gemini，因为它们性能最佳。
**问：我可以在 Hive 中使用 Ollama 等本地 AI 模型吗？**
@@ -298,7 +382,7 @@ Hive 通过 LiteLLM 集成支持 100 多个 LLM 提供商，包括 OpenAI（GPT-
**问：Hive 与其他智能体框架有何不同？**
Hive 使用编码智能体从自然语言目标生成整个智能体系统——您无需硬编码工作流或手动定义图。当智能体失败时，框架会自动捕获故障数据、[进化智能体图](../../docs/key_concepts/evolution.md)并重新部署。这种自我改进循环是 Aden 独有的。
Hive 使用编码智能体从自然语言目标生成整个智能体系统——您无需硬编码工作流或手动定义图。当智能体失败时，框架会自动捕获故障数据、[进化智能体图](../key_concepts/evolution.md)并重新部署。这种自我改进循环是 Aden 独有的。
**问：Hive 是开源的吗？**
@@ -310,7 +394,7 @@ Hive 使用编码智能体从自然语言目标生成整个智能体系统——
**问：Hive 支持人机协作工作流吗？**
是的，Hive 通过干预节点完全支持[人机协作](../../docs/key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)工作流，这些节点会暂停执行以等待人工输入。包括可配置的超时和升级策略，实现人类专家与 AI 智能体的无缝协作。
是的，Hive 通过干预节点完全支持[人机协作](../key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)工作流，这些节点会暂停执行以等待人工输入。包括可配置的超时和升级策略，实现人类专家与 AI 智能体的无缝协作。
**问：Hive 支持哪些编程语言？**
@@ -326,7 +410,7 @@ Hive 提供精细的预算控制，包括支出限制、节流和自动模型降
**问：在哪里可以找到示例和文档？**
访问 [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/) 获取完整指南、API 参考和入门教程。仓库中的 `docs/` 文件夹也包含文档，以及完整的[开发者指南](../../docs/developer-guide.md)。
访问 [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/) 获取完整指南、API 参考和入门教程。仓库中的 `docs/` 文件夹也包含文档，以及完整的[开发者指南](../developer-guide.md)。
**问：如何为 Aden 做贡献？**