Qualitätswert 72Cnetwork-ai.org#design#no-code

Network-AI: TypeScript-Multi-Agent-Orchestrierungsschicht

Network-AI ist eine TypeScript/Node.js-Multi-Agent-Orchestrierungsschicht mit Shared-State-Sperren, Berechtigungs-Gating, Audit-Trails, FSM-Governance und 32 Framework-Adaptern. Sie hilft Entwicklern, mehrere KI-Agenten zu koordinieren, und ermöglicht agentenübergreifende Widerspruchserkennung, Aufgaben-Routing und föderierte Budgetdurchsetzung.

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Über dieses Tool

Was ist Network-AI?

Network-AI ist eine TypeScript/Node.js-Multi-Agent-Orchestrierungsschicht, die mehrere KI-Agenten koordiniert. Sie bietet Shared-State-Sperren, Berechtigungs-Gating, Audit-Trails, FSM-Governance und 32 Framework-Adapter.

Kernfunktionen

  • Shared-State-Koordination: Sicheres Lesen und Schreiben gemeinsamer Daten über mehrere Agenten hinweg durch Shared-State-Sperren.
  • Berechtigungs-Gating: Steuerung des Agentenzugriffs auf Tools und Ressourcen.
  • Audit-Trails: Aufzeichnung von Agentenoperationen mit Audit-Logging.
  • FSM-Governance: Verwaltung des Agentenverhaltens mithilfe von endlichen Zustandsautomaten.
  • Framework-Adapter: Unterstützt 32 Framework-Adapter, darunter LlamaIndex und DSPy.
  • MCP-Server: Registriert sich über .mcp.json als stdio-MCP-Server.

Anwendungsfälle

  • Shared-State-Koordination für Agentenschwärme
  • Agentenübergreifende Widerspruchserkennung
  • Aufgaben-Routing über mehrere Agenten-Frameworks hinweg
  • Föderierte Budgetdurchsetzung über LLM-Agenten hinweg
  • Multi-Agent-Code-Review-Pipeline

Installation Installation über npm:

npm install network-ai. Das Paket enthält TypeScript-Bibliotheksmodule und eine CLI.

Anwendungsfälle
  • .mcp.json — registers npx -y -p network-ai network-ai-server --stdio as a stdio MCP server (the -p network-ai selector resolves the binary because the bin name differs from the package name).
  • " } }, { "agentType": "strategy_advisor", "taskPayload": { "instruction": "
  • " metadata: openclaw: emoji: "\U0001F41D" homepage: https://network-ai
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  • " Project Context (Layer 3 — Persistent Memory) Long-lived project state that every agent inherits, regardless of session: # Initialise once python scripts/context_manager
  • " sessions_ops: "platform-provided — outside this skill's control" requires: bins: python3 optional_bins: [] env: {} privacy: audit_log: path: data/audit_log
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  • "Multi-agent code review pipeline", "Federated budget enforcement across 5 LLM agents") Since: version or month you started (e

Funktionen & Anwendungsfälle

.mcp.json — registers npx -y -p network-ai network-ai-server --stdio as a stdio MCP server (the -p network-ai selector resolves the binary because the bin name differs from the package name)." } }, { "agentType": "strategy_advisor", "taskPayload": { "instruction": "" metadata: openclaw: emoji: "\U0001F41D" homepage: https://network-ai" npm_full_package: "The npm package (npm install network-ai) adds: TypeScript library modules, CLI (bin/cli" Project Context (Layer 3 — Persistent Memory) Long-lived project state that every agent inherits, regardless of session: # Initialise once python scripts/context_manager" sessions_ops: "platform-provided — outside this skill's control" requires: bins: python3 optional_bins: [] env: {} privacy: audit_log: path: data/audit_log" shell_exec: "optional — AgentRuntime (lib/agent-runtime"Multi-agent code review pipeline", "Federated budget enforcement across 5 LLM agents") Since: version or month you started (e} async executeAgent( agentId: string, payload: AgentPayload, context: AgentContext ): Promise<AgentResult> { this}, "agent": "data_analyst"} ### cache:revenue_summary {"q4_total": 1250000, "growth": 0// Create a simple agent const adapter = new CustomAdapter()// Detect cross-agent contradictions const contradictions = qa

Quellen

Jedes Profil enthält Quellen und das letzte Prüfdatum.

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