SGR Agent Core
SGR Agent Core — это open-source фреймворк для создания интеллектуальных исследовательских агентов с использованием Schema-Guided Reasoning (SGR). Проект предоставляет основную библиотеку с расширяемым интерфейсом BaseAgent, реализующим трёхфазную архитектуру, и несколько готовых реализаций исследовательских агентов, построенных на её основе.
Библиотека включает расширяемые инструменты для поиска, рассуждений и уточнений, ответы в реальном времени через стриминг и REST API, совместимый с OpenAI. Работает с любыми LLM, совместимыми с OpenAI, включая локальные модели для полностью приватных исследований.
Почему стоит использовать SGR Agent Core?
- Schema-Guided Reasoning — SGR сочетает структурированные рассуждения с гибким выбором инструментов
- Множество типов агентов — Выберите из
SGRAgent,ToolCallingAgentилиSGRToolCallingAgent - Расширяемая архитектура — Легко создавать собственные агенты и инструменты
- Совместимый с OpenAI API — Прямая замена для эндпоинтов OpenAI API
- Стриминг в реальном времени — Встроенная поддержка потоковых ответов через SSE
- Готов к продакшену — Проверен в бою с комплексным покрытием тестами и поддержкой Docker
Быстрый старт
Запуск с Docker
Самый быстрый способ начать работу — использовать Docker:
# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/vamplabai/sgr-agent-core.git
cd sgr-agent-core
# Делаем папки с правами на запись для всех
sudo mkdir -p logs reports
sudo chmod 777 logs reports
# Копируем и редактируем файл конфигурации
cp examples/sgr_deep_research/config.yaml.example examples/sgr_deep_research/config.yaml
# Отредактируйте examples/sgr_deep_research/config.yaml и установите ваши API ключи
# Запускаем контейнер
docker run --rm -i \
--name sgr-agent \
-p 8010:8010 \
-v $(pwd)/examples/sgr_deep_research:/app/examples/sgr_deep_research:ro \
-v $(pwd)/logs:/app/logs \
-v $(pwd)/reports:/app/reports \
ghcr.io/vamplabai/sgr-agent-core:latest \
--config-file /app/examples/sgr_deep_research/config.yaml \
--host 0.0.0.0 \
--port 8010
API сервер будет доступен по адресу http://localhost:8010. Интерактивная документация API (Swagger UI) доступна по адресу http://localhost:8010/docs.
Установка
Если вы хотите использовать SGR Agent Core как Python библиотеку (фреймворк):
См. Руководство по установке для подробных инструкций и Использование как библиотека для начала работы.
Следующие шаги
- Использование как библиотека — Узнайте, как использовать SGR Agent Core как Python библиотеку
- Быстрый старт API сервера — Начните работу с REST API сервисом
Документация
- Установка — Подробные инструкции по установке через pip и Docker
- Agent Core Framework — Поймите основные концепции и архитектуру
- Использование как библиотека — Узнайте, как использовать SGR Agent Core как Python библиотеку
- Быстрый старт API сервера — Начните работу с REST API сервисом
Контакты и сообщество
По вопросам сотрудничества: @VaKovaLskii
Чат сообщества: Отвечаем на вопросы в Telegram чате (ru/en)

Проект разрабатывается с поддержкой команды AI R&D в red_mad_robot, которая предоставляет исследовательские ресурсы, инженерную экспертизу, инфраструктуру и операционную поддержку.
Узнайте больше о red_mad_robot: redmadrobot.ai↗️ habr↗️ telegram↗️