Создавать AI-агентов через сложные нодовые редакторы или горы Python-кода — то еще удовольствие. Команда HKUDS выкатила AutoAgent, и это действительно свежий взгляд на no-code разработку. Фреймворк позволяет собирать кастомные инструменты, агентов и целые пайплайны исключительно через диалог. Вы просто описываете высокоуровневую цель на естественном языке, а система сама занимается планированием, декомпозицией задач и написанием логики.

Ключевая фишка кроется в режимах agent editor и workflow editor. Вместо ручного кодинга функций фреймворк клонирует собственный репозиторий в изолированный Docker-контейнер и обновляет свой же код на лету. Роутинг запросов реализован через библиотеку Litellm, что дает огромную гибкость. Под капотом можно использовать практически любую модель: от Claude 3.5 Sonnet и GPT-4o до открытых весов вроде Llama 3.3, DeepSeek-R1 через OpenRouter или совместимых локальных API.

Разворачивается среда одной командой auto main после добавления нужных токенов в файл конфигурации. AutoAgent сам подтянет образ под архитектуру машины и настроит песочницу, в которую можно даже импортировать cookies для работы агента с закрытыми сайтами. Это отличный пример того, как текстовый запрос окончательно становится полноценным интерфейсом программирования, превращая базовый промпт в работающую мультиагентную архитектуру!