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Selective loading of only necessary instructions and scripts for specific tasks to optimize prompt length.
Distinct from Agent Task Execution: Focuses specifically on the token-efficiency aspect of task execution, whereas the parent is general execution.
Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Token-Efficient Task Execution. Refine with filters or upvote what's useful.
OpenSquilla ist ein LLM-Agent-Orchestration-Framework zur Koordination mehrstufiger KI-Workflows und Tool-Ausführungen mittels gerichteter azyklischer Graphen. Es fungiert als zentrales System zur Verwaltung spezialisierter Skill-Pakete und zur Ausführung komplexer Reasoning-Sequenzen. Das Projekt zeichnet sich durch ein Routing-Gateway aus, das Aufgaben basierend auf Komplexität, Kosten und Performance an verschiedene KI-Anbieter weiterleitet. Es nutzt ein mehrstufiges KI-Gedächtnissystem, das Arbeits-, episodisches und semantisches Wissen mittels lokaler Embeddings und SQLite organisiert, sowie eine sichere Ausführungsumgebung (Sandbox), die Agent-generierten Code über risikobasierte Berechtigungsprofile isoliert. Die Plattform deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich Multi-Channel-Deployment für Web- und Messaging-Plattformen, automatisierter Aufgabenplanung via Cron und einer Model Context Protocol-Bridge zur Anbindung externer Tools. Zudem bietet sie umfassende Monitoring- und Observability-Tools zur Verfolgung von Token-Kosten, zum Auditing von Laufzeitentscheidungen und zur Verwaltung eines Katalogs wiederverwendbarer Skills. Das System enthält CLI-Utilities für die Workspace-Initialisierung und das Skill-Lifecycle-Management.
Optimizes token efficiency by loading only the necessary instruction packages and scripts for a specific task.