osFoundry / Platform
Сценарии
Визуальный конструктор для цепочек агентов и инструментов — drag, drop, соедини, выпускай.
Что это
Workflows — это визуальный конструктор osFoundry для соединения ИИ-агентов и инструментов в цепочки. Вместо того чтобы писать код оркестрации, вы размещаете шаги на холсте, перетаскиваете в каждый нужные ему агенты и инструменты и соединяете их так, чтобы вывод одного шага становился входом следующего. Перетащите, отпустите, соедините, опубликуйте: граф, который вы рисуете, и есть работающий конвейер.
Поскольку osFoundry работает по принципу «свой ключ» (BYOK), каждый шаг рабочего процесса выполняется на выбранной вами модели и с вашими учётными данными. Один шаг может вызывать локальную модель на вашей машине, следующий — облачный API, а ещё один — self-hosted эндпоинт, и всё это в одной цепочке, всё оплачивается по вашим ключам, без наценки реселлера сверху. Настольное приложение работает по принципу local-first, поэтому входные данные и промежуточные результаты рабочего процесса могут оставаться на вашем устройстве, а не проходить через серверы поставщика. Рабочие процессы живут в том же рабочем пространстве, что и ваш чат, агенты, приложения, код, знания и данные, так что цепочка может опираться на то, что у вас уже есть, не заставляя переносить это в другое место.
Смысл визуального конструктора в том, что многошаговый ИИ-процесс становится тем, что можно увидеть, изменить и передать другому. Вы видите, куда каждый шаг отправляет свой вывод, заменяете модель в одном узле, не трогая остальные, и публикуете готовый поток как нечто воспроизводимое, а не как разовый запрос. Для всех, кто собирает мультиагентные или использующие инструменты конвейеры, это превращает оркестрацию из задачи программирования в задачу проектирования, оставляя ключи, модели и данные под вашим контролем.
Ключевые возможности
- Перетаскивайте агентов, инструменты и источники данных на холст и соединяйте их в цепочку: для описания потока код не нужен
- Соединяйте несколько ИИ-моделей в одном рабочем процессе: направьте один шаг на локальную модель, другой — на облачный API, третий — на self-hosted эндпоинт, каждый со своим ключом
- Каждый шаг выполняется с вашими учётными данными BYOK: без наценки реселлера за запуск, вы платите поставщикам напрямую по их тарифам
- Работает local-first на десктопе: входные данные и промежуточные результаты могут оставаться на вашем устройстве, а не на серверах поставщика
- Публикуйте готовый рабочий процесс в то же пространство, что и чат, приложения, код, знания и данные: никакого отдельного инструмента подключать не нужно
Сценарии использования
- Руководитель операций: соедините исследовательского агента, суммаризатор и форматтер в один воспроизводимый конвейер и опубликуйте его для повторного использования командой
- Разработчик: направьте каждый шаг агентного рабочего процесса на свою модель — локальную для дешёвых черновиков, облачный API для финального прохода, всё со своими ключами
- Аналитик, заботящийся о приватности: постройте рабочий процесс, который держит входные документы и промежуточные результаты на устройстве и отправляет облачной модели только те шаги, которым это нужно
Часто задаваемые вопросы
Нужно ли писать код, чтобы построить рабочий процесс?
Нет. Поток вы строите визуально: перетаскиваете агентов и инструменты на холст и соединяете их так, чтобы каждый шаг передавал вывод следующему. Базовая механика — перетащить, отпустить, соединить, опубликовать. Сами агенты и инструменты выполняют реальную работу, но описание того, как они соединяются в цепочку, — это визуальный шаг без кода.
Может ли один рабочий процесс использовать больше одной ИИ-модели?
Да. osFoundry работает по принципу «свой ключ» для локальных, облачных и self-hosted моделей, поэтому разные шаги одной цепочки могут обращаться к разным моделям. Один шаг можно выполнять на локальной модели, другой — через облачный API, каждый со своим ключом, и ни на одном не будет наценки реселлера.
Где выполняется рабочий процесс и покидают ли мои данные машину?
Рабочие процессы выполняются в настольном приложении osFoundry, которое работает по принципу local-first. Входные данные и промежуточные результаты могут оставаться на вашем устройстве. Любой шаг, вызывающий облачную или self-hosted модель, обращается к этому поставщику напрямую по вашему ключу: вы сами решаете, какие шаги уходят с устройства, а какие остаются локальными.