6 रिपॉजिटरी
Using Redis as a persistent store for agent task state and session data.
Distinct from Agent State Persistence: Distinct from Agent State Persistence: focuses specifically on Redis as the storage backend.
Explore 6 awesome GitHub repositories matching data & databases · Redis-Backed State Stores. Refine with filters or upvote what's useful.
Podinfo is a Go-based microservice template designed for Kubernetes, providing a standard pattern for building and testing containerised applications. It exposes REST endpoints for health checks, version information, and configuration, and supports environment-driven configuration for containerised deployment. The project distinguishes itself with built-in capabilities for resilience testing, including fault injection middleware that can inject random errors, latency spikes, or status code mutations. It also offers JWT token-based authentication for stateless request validation, Prometheus me
Stores ephemeral key-value data in Redis with configurable TTL for stateless horizontal scaling.
A web interface for chatting with Alpaca through llama.cpp. Fully dockerized, with an easy to use API.
Persists conversation history and model parameters in Redis for session continuity in a chat application.
PraisonAI is an autonomous AI agent platform that coordinates multiple LLM-powered agents for research, planning, and execution of complex workflows. It functions as a multi-agent orchestration framework, a workflow builder, and a Model Context Protocol server, while also providing retrieval-augmented generation through vector knowledge bases. Agents can interact via CLI, web, or standardized protocols with sandboxed code execution. The platform distinguishes itself with a rich set of agent communication protocols, including A2A, REST, WebSocket, voice and telephony integration, and MCP, allo
Provides Redis-backed persistence for agent task state, enabling session resumption across runs.
Superduper is an AI agent development kit and LLM application framework designed to build autonomous agents and data-driven applications. It functions as a RAG orchestration platform and vector search infrastructure, coordinating AI models with database storage to perform multi-step computations and actions using persisted data states. The project distinguishes itself by providing a database-integrated machine learning pipeline that executes training and inference tasks directly on data hosted within SQL and NoSQL databases. It allows for the deployment of self-hosted AI infrastructure on pri
Uses Redis as a backend store to persist and retrieve state for AI agents and applications.
Codeception, PHP एप्लिकेशन के लिए एक फुल-स्टैक टेस्टिंग फ्रेमवर्क है जो यूनिट, फंक्शनल और एक्सेप्टेंस टेस्टिंग के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। यह WebDriver प्रोटोकॉल के माध्यम से वास्तविक डेस्कटॉप और मोबाइल ब्राउज़र को स्वचालित करने के लिए एक टूल के रूप में कार्य करता है और REST और SOAP API के परीक्षण के लिए एक क्लाइंट के रूप में कार्य करता है। यह फ्रेमवर्क बिहेवियर-ड्रिवन डेवलपमेंट के लिए अपने समर्थन द्वारा प्रतिष्ठित है, जो उपयोगकर्ताओं को तकनीकी परीक्षणों को व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ संरेखित करने के लिए Gherkin भाषा में मानव-पठनीय परीक्षण विनिर्देश लिखने की अनुमति देता है। यह इन नेचुरल लैंग्वेज स्टेप्स को निष्पादन योग्य PHP विधियों से जोड़ने के लिए एक्टर-आधारित एक्शन मैपिंग को लागू करता है। इसकी क्षमताएं SQL और NoSQL स्टोर के लिए डेटाबेस स्टेट सत्यापन और प्रबंधन, ब्राउज़र ऑटोमेशन के माध्यम से उपयोगकर्ता वर्कफ़्लो का अनुकरण और JSON और XML का उपयोग करके API डेटा स्ट्रक्चर्स का सत्यापन सहित एक व्यापक सतह को कवर करती हैं। यह कोड कवरेज को मापने और डिपेंडेंसी इंजेक्शन और सर्विस कंटेनर हेरफेर के माध्यम से परीक्षण जीवनचक्र को प्रबंधित करने के लिए टूल्स भी प्रदान करता है। इस प्रोजेक्ट में मानकीकृत परीक्षण बॉयलरप्लेट और कॉन्फ़िगरेशन फाइलें उत्पन्न करने के लिए एक गाइडेड कमांड-लाइन इंस्टॉलेशन प्रक्रिया शामिल है।
Includes assertions to verify that specific keys exist or contain expected values within Redis.
Easyquant is a quantitative trading framework and event-driven engine designed for executing automated trading strategies and managing real-time market data across multiple accounts. It includes an algorithmic strategy engine and a market data integration layer to process stock quotes and order book data from external providers. The system features a trading backtesting simulator that uses market time simulation to verify strategy behavior under specific timestamps. It supports dynamic strategy deployment via a hot-reloading module system, allowing trading logic to be updated and injected int
Uses Redis as a persistent store for managing account credentials and system configuration across sessions.