💻Средства разработки ИИ-агентов на Go Что делать, если, устав обкладывать свой Python-код линтерами, тайпчекерами и избыточными тестами, решили свалить на Go, а разрабатывать ИИ-агентов всё ещё нужно? Ниже — подборка библиотек и фреймворков, которые помогут продолжить этим заниматься на Go. Агентные фреймворки (на выбор): 🌟 LangChainGo (tmc/langchaingo) Go-порт LangChain с упором на композицию: цепочки, агенты, память, инструменты и интеграции для LLM-приложений. Умеет в агенты/инструменты/память; поддержку нескольких LLM/провайдеров; векторные хранилища. 🌟 Eino (cloudwego/eino) Go-first фреймворк для LLM/AI-приложений, явно ориентированный на Go-конвенции и вдохновлённый LangChain и другими подходами. В наличии композиция пайплайнов (графы/цепочки); инструменты и агентные workflow блоки; экосистемные интеграции; визуальный дебаг/инспекция узлов и оркестрации. 🌟 tRPC-Agent-Go (trpc-group/trpc-agent-go) Ещё один фреймворк для построения агентных систем на Go, с фокусом на LLM+tools. Поддерживает автономные/полуавтономные агенты; планировщики (в т. ч. иерархические); долгоживущую память/состояние; телеметрию; управление исполнением инструментов с возможностью внешнего выполнения. 🌟 Blades (go-kratos/blades) Нишевый и минималистичный, позиционируется как мультимодальный агентный фреймворк на Go, с поддержкой кастомных моделей, инструментов, памяти и миддлвари. Подойдет тем, кто плотно сидит на kratos. Библиотеки: 🌟MCP Go SDK (modelcontextprotocol/go-sdk) Официальный Go SDK для протокола интеграции LLM‑приложений с внешними инструментами и источниками данных. Поддерживает примерно всё, что требуется для реализация клиентов и серверов MCP. 🌟tiktoken-go (pkoukk/tiktoken-go) Порт OpenAI tiktoken на Go для быстрых BPE‑токенизаций и подсчёта токенов: оценка стоимости, контроль лимитов контекста, чанкинг документов и предотвращение отказов по превышению токенов. Официальные SDK: 🌟OpenAI Go SDK (openai/openai-go) 🌟Go OpenAI (sashabaranov/go-openai) 🌟Anthropic Go SDK (anthropics/anthropic-sdk-go) 🌟Google Gen AI Go SDK (googleapis/go-genai) 🌟AWS SDK for Go v2: Bedrock (github.com/aws/aws-sdk-go-v2) 🌟Azure OpenAI extensions module for Go (Azure/azure-sdk-for-go, azopenai) Клиенты векторных БД: 🌟Qdrant Go Client (qdrant/go-client) 🌟Pinecone Go SDK (pinecone-io/go-pinecone) 🌟Weaviate Go Client (weaviate/weaviate-go-client) 🌟pgvector-go (pgvector/pgvector-go) Локальный инференс: 🌟 Go llama.cpp bindings (go-skynet/go-llama.cpp) Высокоуровневые биндинги для Go к llama.cpp — производительной библиотеке с открытым исходным кодом, написанной на плюсах, и предназначенной для локального инференса LLM. 🌟Ollama (ollama/ollama) Легковесная, расширяемая высокоуровневая оболочка llama.cpp для создания и запуска языковых моделей локально, хорошо интегрирующаяся с Go-проектами. 🌟LocalAI (mudler/LocalAI) Альтернатива, дающая «drop-in replacement» REST API, совместимый с OpenAI‑подобными спецификациями. Поддерживает мультимодальность; агентную совместимость через Open Responses API; и Anthropic API. А ещё больше подобного — здесь. ⚠ TL;DR: Просто сохраняем в избранное ☺️