JamJet-Dokumentation
Die robuste Runtime für KI-Agenten – Checkpoint-Replay, Traces, zur Laufzeit durchgesetzte Limits. In Python schreiben, mit Rust-Zuverlässigkeit ausführen.
JamJet-Dokumentation
Erstellen Sie robuste KI-Agenten mit Checkpoint-Replay, Traces, zur Laufzeit durchgesetzten Limits und protokollnativer Interoperabilität.
Was ist JamJet?
JamJet ist eine Open-Source-Runtime für dauerhafte Workflows, die speziell für KI-Agenten entwickelt wurde. Der Kern ist in Rust (für Performance). Die Authoring-Oberfläche ist Python und Java (für Ergonomie). Jede Ausführung ist event-sourced, mit Checkpoints versehen und wiederholbar.
Schnellzugriff
- Schnellstart — Einen dauerhaften Agenten in unter 5 Minuten zum Laufen bringen
- Konzepte — Die Architektur verstehen
- Python SDK —
@task,Agent,WorkflowAPI-Referenz - Research Guide — Reproduzierbare Multi-Agenten-Experimente durchführen
- MCP Guide — Mit jedem MCP-Tool-Server verbinden
- A2A Guide — Agent-zu-Agent-Kommunikation
Installation
pip install jamjetKernfunktionen
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Dauerhafte Ausführung | Event-basiert, absturzsicher, Checkpoint-Wiederholung |
| Natives MCP + A2A | Client und Server für beide Protokolle |
| Sechs Strategien | react, plan-and-execute, critic, reflection, consensus, debate |
| Integrierte Evaluation | LLM-Judge, Assertions, Kosten-/Latenz-Scorer, eigene @scorer |
| ExperimentGrid | Parameter-Sweeps mit LaTeX-/CSV-/JSON-Export |
| Rust-Kern | Async-Scheduler, Mikrosekunden-Dispatch, echte Parallelität |
| Polyglot-SDKs | Python, Java, Go (in Entwicklung) |
| Agenten-Speicher | Engram — temporale Wissensgraphen, semantische Suche, Postgres-/SQLite-Backends |
| Policy-Engine | Token-/Kostenlimits, PII-Redaktion, Autonomiestufen |