Python Community | Chat

‍🖥 ByteDance только что выпустили в открытый доступ - OpenViking, и этот проект показывает, что именно не так с тем, как сегодня строят память для AI-агентов. Вот где большинство агент-фреймворков ошибаются: Память хранится в одном месте. Ресурсы — в другом. Навыки разбросаны по системе. Когда агенту нужен контекст, обычно делают плоский векторный поиск и просто надеются на лучший результат. Именно это и проблема. OpenViking решает её одной идеей: рассматривать контекст агента как файловую систему. Всё работает через единый протокол: viking:// Память, ресурсы и навыки организованы как директории с уникальными URI. Агент может ls, find и навигировать по контексту, как разработчик в терминале. Главный прорыв — многоуровневая загрузка контекста: - L0 — одно предложение для быстрого поиска - L1 — обзор ~2000 токенов для принятия решений - L2 — полные детали, загружаются только когда действительно нужны Большинство агентов просто загружает всё в контекст и надеется на лучшее. OpenViking загружает только нужные данные и только в нужный момент. Результат: - меньше расходов на токены - выше точность - быстрее работа агентов Retrieval теперь тоже работает логичнее. Вместо одного плоского семантического поиска: 1. сначала происходит позиционирование на уровне директорий 2. затем рекурсивный поиск внутри наиболее релевантных директорий Можно буквально видеть траекторию поиска — это больше не чёрный ящик. Есть и механизм самоэволюции агента. В конце каждой сессии система автоматически: - извлекает новые знания - обновляет память агента - обновляет память пользователя То есть агент становится умнее с каждым использованием. Проект уже имеет: - 9K звёзд на GitHub - 13 контрибьюторов Разработан командой ByteDance Viking, которая строит инфраструктуру векторного поиска с 2019 года. Проект полностью open-source под лицензией Apache 2.0. https://github.com/volcengine/OpenViking @Python_Community_ru

‍🚨 PyPI снова взломали. Теперь под ударом пакет telnyx Очередной удар по supply chain от TeamPCP. И это уже не единичный случай - это целая атака по экосистеме разработчиков. Что произошло: • Популярный Python-пакет telnyx на PyPI был скомпрометирован • Вредоносный код внедрили прямо в официальные версии • Payload срабатывает при обычном import — без действий пользователя Что делает malware: • крадёт SSH-ключи, токены, .env, криптокошельки • шифрует и отправляет данные на сервер злоумышленников • закрепляется в системе (persistency) • может распространяться дальше по инфраструктуре Это не просто вредоносный пакет - это полноценаая атака: 1. Сначала взломали Trivy (инструмент безопасности) 2. Через него украли токены CI/CD 3. Затем заразили npm (CanisterWorm) 4. Потом PyPI (LiteLLM, telnyx и др.) 👉 Один заражённый пакет = полный доступ к инфраструктуре Теперь правило №1: • фиксируй версии (pin dependencies) • проверяй хэши • не доверяй последним релизам вслепую Это уже не баги. Это война за supply chain. https://www.aikido.dev/blog/telnyx-pypi-compromised-teampcp-canisterworm 🐍 Python полезные ресурсы ( ) () @Python_Community_ru

‍⚡️ Alibaba DAMO Academy (лаборатория, которая создала Qwen) открыла исходный код AgentScope - Python-фреймворка для построения систем из нескольких AI-агентов. Чем он отличается от остальных: Вы описываете задачу - система строит архитектуру сама. Планировщик, исследователь, программист, критик - каждый агент получает свои инструменты, память и логику рассуждений. Они работают в связке и возвращают готовый результат. Что внутри из коробки: • Визуальный конструктор агентов, проектируете систему до написания кода • Поддержка MCP-инструментов - подключаете любые внешние сервисы напрямую • Встроенная память - агенты помнят контекст, решения и историю между сессиями • RAG-конвейер - подключаете свои документы и базы знаний • Модули рассуждений - агенты планируют, рефлексируют и исправляют ошибки без участия человека Это фреймворк, где агент - первичная единица мышления с самого начала проектирования. Лицензия: Apache 2.0. Полностью бесплатно. https://github.com/agentscope-ai/agentscope 🐍 Python полезные ресурсы ( ) () @Python_Community_ru