awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

3 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesAgent Framework Migrators

Tools for refactoring agentic code from third-party SDKs into durable execution models.

Distinct from Agent Execution Loops: Distinct from Agent Execution Loops: focuses on the migration and refactoring of existing agent codebases rather than the runtime control loop.

Explore 3 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Agent Framework Migrators. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Agent Framework Migrators GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • maiot-io/zenmlالصورة الرمزية لـ maiot-io

    maiot-io/zenml

    5,452عرض على GitHub↗

    ZenML is an extensible machine learning orchestration framework designed to manage the end-to-end lifecycle of data pipelines and AI agent workflows. It functions as a durable orchestrator that executes machine learning tasks as directed acyclic graphs, ensuring that every step is containerized for consistent performance across local, cloud, and hybrid infrastructure. By decoupling pipeline code from underlying compute and storage backends, the platform allows developers to define infrastructure-agnostic stacks that remain portable across diverse environments. The project distinguishes itself

    Refactors existing agentic code from various SDKs into a durable execution model.

    Python
    عرض على GitHub↗5,452
  • zenml-io/zenmlالصورة الرمزية لـ zenml-io

    zenml-io/zenml

    5,451عرض على GitHub↗

    ZenML is an orchestration platform designed for building, deploying, and monitoring reproducible machine learning pipelines and agentic workflows. It provides a unified framework that manages the entire lifecycle of machine learning assets, from data processing and model training to the deployment of persistent inference services. By decoupling pipeline logic from underlying compute and storage, the platform enables teams to transition workflows seamlessly from local development environments to production-grade cloud infrastructure. The platform distinguishes itself through a service-oriented

    Provides tools for refactoring agentic code from third-party SDKs into durable execution models.

    Pythonagentopsagentsai
    عرض على GitHub↗5,451
  • opensquilla/opensquillaالصورة الرمزية لـ opensquilla

    opensquilla/opensquilla

    4,211عرض على GitHub↗

    OpenSquilla هو إطار عمل لتنسيق وكلاء LLM مصمم لتنسيق سير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد الخطوات وتنفيذ الأدوات باستخدام الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية (DAGs). يعمل كنظام مركزي لإدارة حزم المهارات المتخصصة وتنفيذ تسلسلات التفكير المعقدة. يتميز المشروع ببوابة توجيه توجه المهام إلى مزودي ذكاء اصطناعي مختلفين بناءً على التعقيد والتكلفة والأداء. يستخدم نظام ذاكرة ذكاء اصطناعي متعدد المستويات ينظم المعرفة العاملة والعرضية والدلالية باستخدام التضمينات المحلية و SQLite، إلى جانب بيئة تنفيذ آمنة تعزل الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الوكيل عبر ملفات تعريف أذونات قائمة على المخاطر. تغطي المنصة مجموعة واسعة من الإمكانيات، بما في ذلك النشر متعدد القنوات على الويب ومنصات المراسلة، وجدولة المهام الآلية عبر cron، وجسر بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol) للاتصال بالأدوات الخارجية. كما يوفر أدوات مراقبة شاملة لتتبع تكاليف الرموز (Tokens)، وتدقيق قرارات وقت التشغيل، وإدارة كتالوج للمهارات القابلة لإعادة الاستخدام. يتضمن النظام أدوات سطر أوامر لتهيئة مساحة العمل وإدارة دورة حياة المهارات.

    Provides tools to import configuration and state from legacy agent frameworks into the current orchestration system.

    Pythonagentaiai-agents
    عرض على GitHub↗4,211
  1. Home
  2. Software Engineering & Architecture
  3. Durable Execution Persistence
  4. Agent Execution Loops
  5. Agent Framework Migrators