Show HN: Forge – Guardrails take an 8B model from 53% to 99% on agentic tasks
Forge добавляет слой гардрейлов (повторные попытки, восстановление после ошибок, принудительное выполнение шагов) и управление контекстом (бюджет токенов с учётом VRAM) к локальным моделям, что повышает точность многошаговых агентных задач с ~53% до ~99% на 8B модели. Предлагает три режима использования: встроенный агент (WorkflowRunner), промежуточное ПО для существующих циклов и прокси-сервер, совместимый с OpenAI.
Технологии: Python, llama.cpp, Ollama, Anthropic, FastAPI (возможно)
Как применить
1. Установить Forge и протестировать с локальной моделью (например, Ministral-8B) на простых агентных задачах. 2. Интегрировать прокси-сервер Forge в существующий пайплайн автоматизации SEO. 3. Оценить потенциальное использование для клиентских проектов, требующих многошаговых агентов.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
Q00/ouroboros
Ouroboros — это Agent OS для AI-кодинга, которая заменяет ad-hoc промптинг на структурированный спецификационно-ориентированный рабочий процесс с использованием сократического интервью и многоэтапной верификации.
assafelovic/gpt-researcher
GPT Researcher — это открытый автономный агент для глубокого исследования любых данных с использованием любых LLM-провайдеров, генерирующий подробные отчёты с цитатами.
minicoohei/ai-agent-camp
AI Agent Camp — это учебная программа для не-инженеров по обучению AI-агентов (Claude Code, Cursor, Codex) с уроками, навыками, командами и хуками.