Run This Ai
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Shannon

Produktionsbereites Multi-Agenten-Orchestrierungs-Framework mit Schwarm-Kollaboration, Token-Budget-Kontrolle und Zeitreise-Debugging.

★ 2,185 GitHub MIT multi-agentorchestrationrustgoagentsswarmllm KI-Agenten

Überblick

Shannon ist ein produktionsorientiertes Multi-Agent-Orchestrierungs-Framework, das auf einem Rust-Agent-Kern, einem Go-Orchestrator und einem Python-LLM-Service basiert. Es bietet Multi-Strategie-Orchestrierung, Schwarm-Kollaboration, strikte Token-Budgets mit automatischem Modell-Fallback, Workflows zur manuellen Freigabe, WASI-Sandboxing sowie vollständige Beobachtbarkeit durch Echtzeit-Event-Streaming, Prometheus-Metriken und OpenTelemetry-Tracing. Die Interaktion erfolgt über eine REST-API, ein Python-SDK, einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt oder eine Tauri-Desktop-App.

Anforderungen

Min vCPU
2
Min RAM
4096 MB
Min Disk
10 GB
Rec vCPU
4
Rec RAM
8192 MB
Rec Disk
20 GB

Empfohlener VPS

Hostinger · KVM 4

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8 vCPU · 32256 MB · 400 GB

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Affiliate-Hinweis

Docker Compose

# Generated by Run This Ai — docker-compose.yml
services:
  shannon:
    image: ghcr.io/kocoro-lab/shannon:latest
    restart: unless-stopped
    ports:
      - 8080:8080
    volumes:
      - ./data/shannon:/data

Bester VPS für Shannon →

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