Утилита для проксирования OpenAI/Anthropic-запросов в GigaChat

Содержание

1. Описание
2. Возможности gpt2giga
3. Начало работы
   1. Запуск в Docker
   2. Запуск в Docker с Traefik
   3. Локальный запуск
4. Примеры
5. Параметры
   1. Аргументы командной строки
   2. Переменные окружения
6. Авторизация с помощью заголовка
7. Использование HTTPS
8. Использование API ключа
9. Системные эндпоинты
10. Совместимые приложения

Описание

Утилита gpt2giga — это прокси-сервер, который перенаправляет запросы, отправленные в OpenAI API или Anthropic Messages API, в GigaChat API.

При старте утилиты запускается HTTP-сервер, адрес которого нужно использовать вместо адреса OpenAI API (например, https://api.openai.com/v1/) или Anthropic API (например, https://api.anthropic.com/v1/), заданного в вашем приложении. Утилита обработает запрос и перенаправит его заданной модели GigaChat. После получения ответа модели, она передаст его в приложение в формате исходного API (OpenAI или Anthropic).

Утилита работает как с запросами на генерацию, так и с запросами на создание эмбеддингов (эндпоинты /embeddings или /v1/embeddings).

Общая схема работы gpt2giga:

sequenceDiagram
    participant YourApp as Приложение
    participant gpt2giga
    participant GigaChat as GigaChat API

    YourApp->>gpt2giga: OpenAI / Anthropic запрос
    gpt2giga->>GigaChat: Запрос формата GigaChat API
    GigaChat->>gpt2giga: Ответ формата GigaChat API
    gpt2giga->>YourApp: OpenAI / Anthropic ответ

Loading

Возможности gpt2giga

С помощью gpt2giga вы можете:

• использовать возможности моделей OpenAI и полностью заменить ChatGPT на GigaChat;
• использовать Anthropic SDK — эндпоинт /v1/messages совместим с Anthropic Messages API, включая стриминг, tool use и extended thinking;
• вызывать функции через API, включая передачу и выполнение функций с аргументами;
• использовать структурированный вывод (Structured Outputs) для получения гарантированного JSON-ответа;
• обрабатывать ответ модели в режиме потоковой генерации токенов с помощью параметра stream=true;
• перенаправлять запросы на создание эмбеддингов (поддерживаются эндпоинты /embeddings и /v1/embeddings);
• работать в асинхронном режиме с множеством потоков запросов от нескольких клиентов;
• общение в openai-формате с файлом;
• использовать эндпоинт /responses (OpenAI Responses API) для совместимости с новыми клиентами;
• отображать подробные сведения о запросах и ответах при включенном логировании DEBUG, INFO ...;
• задавать параметры работы как с помощью аргументов командной строки, так и с помощью переменных окружения (.env).

Начало работы

Утилиту можно запустить как в контейнере, с помощью Docker, так и локально.

Запуск в Docker

1. Переименуйте файл .env.example в .env.

   cp .env.example .env

2. В файле .env укажите данные для авторизации в GigaChat API.

   GigaChat API поддерживает различные способы авторизации, которые отличаются в зависимости от типа вашей учетной записи. Пример с Authorization key.

   GPT2GIGA_MODE=PROD
   GPT2GIGA_HOST=0.0.0.0
   GPT2GIGA_PORT=8090
   GPT2GIGA_ENABLE_API_KEY_AUTH=True
   GPT2GIGA_API_KEY="<your_strong_api_key>"
   GIGACHAT_CREDENTIALS="<your_gigachat_credentials>"
   GIGACHAT_SCOPE=<your_api_scope>
   GIGACHAT_MODEL=GigaChat
   GIGACHAT_VERIFY_SSL_CERTS=True

3. (Опционально) Используйте образ/сборку с нужной версией Python (3.10–3.14).

   В docker-compose.yaml по умолчанию задан image: ghcr.io/ai-forever/gpt2giga:latest и build.args.PYTHON_VERSION. При необходимости:

   • обновите build.args.PYTHON_VERSION (если собираете образ локально);
   • или замените image: на нужный тег из реестра.

   PYTHON_VERSION=3.10
   docker pull gigateam/gpt2giga:python${PYTHON_VERSION}
   docker pull ghcr.io/ai-forever/gpt2giga:${PYTHON_VERSION}

   Доступные теги смотрите в реестрах: Docker Hub и GHCR.

4. Запустите контейнер с помощью Docker Compose:

   • PROD:

     docker compose --profile PROD up -d

   • DEV:

     docker compose --profile DEV up -d

   В профиле PROD порт по умолчанию пробрасывается только на 127.0.0.1 (см. docker-compose.yaml). Для доступа извне используйте reverse proxy (nginx/Traefik/Caddy) или измените bind-адрес в ports:.

Запуск в Docker с Traefik

В репозитории есть готовый стек Traefik + несколько инстансов gpt2giga в файле docker-compose.traefik.yaml:

• gpt2giga (модель по умолчанию GigaChat) → http://localhost:8090
• gpt2giga-pro (модель по умолчанию GigaChat-Pro) → http://localhost:8091
• gpt2giga-max (модель по умолчанию GigaChat-Max) → http://localhost:8092
• Traefik Dashboard → http://localhost:8080/dashboard/

1. Запустите стек:

   docker compose -f docker-compose.traefik.yaml up -d

Важно: роутинг в Traefik в этой конфигурации завязан на HTTP Host (см. traefik/rules.yml). Если вы обращаетесь по IP (например, 127.0.0.1), задайте HOST=127.0.0.1 или отправляйте корректный заголовок Host:.

Локальный запуск

Для управления зависимостями и запуска проекта рекомендуется использовать uv.

1. Установите gpt2giga:

   С помощью uv:

   uv tool install gpt2giga
   # или uv add gpt2giga

   Или используя pip:

   pip install gpt2giga

   Вы также можете использовать исходники:

   pip install git+https://github.com/ai-forever/gpt2giga.git

   После установки пакета вы сможете использовать команду gpt2giga, которая позволяет запускать и настраивать прокси-сервер.

2. Переименуйте файл .env.example в .env и сохраните его в корне своего проекта:

   cp .env.example .env

3. В файле .env укажите данные для авторизации в GigaChat API.

   GigaChat API поддерживает различные способы авторизации, которые отличаются в зависимости от типа вашей учетной записи.

   Кроме переменных gpt2giga в .env можно указать переменные окружения, которые поддерживает python-библиотека GigaChat.

4. В терминале выполните команду gpt2giga.

Запустится прокси-сервер, по умолчанию доступный по адресу localhost:8090 (если не задан GPT2GIGA_PORT или --proxy.port). Адрес и порт сервера, а также другие параметры, можно настроить с помощью аргументов командной строки или переменных окружения. Документация FastAPI доступна по адресу http://localhost:<PORT>/docs.

Примеры

Подробные runnable-примеры вынесены в папку examples/.

• OpenAI Python SDK:
  • Chat Completions API: examples/chat_completions/README.md
  • Responses API: examples/responses/README.md
• Anthropic Python SDK (Messages API): examples/anthropic/README.md
• Индекс всех примеров: examples/README.md

Изменение параметров gpt2giga

Вы можете изменять параметры работы утилиты с помощью аргументов командной строки или переменных окружения.

Аргументы командной строки

Полный список параметров смотрите в gpt2giga --help.

⚠️ Безопасность: Не передавайте секреты (--proxy.api-key, --gigachat.credentials, --gigachat.password, --gigachat.access-token, --gigachat.key-file-password) через аргументы командной строки — они видны всем пользователям через ps aux. Используйте переменные окружения или .env файл (см. раздел ниже). Утилита поддерживает аргументы 2 типов (настройки прокси и настройки GigaChat):

• --env-path <PATH> — путь до файла с переменными окружения .env. По умолчанию ищется .env в текущей директории.

• --proxy [JSON] — set proxy from JSON string (по умолчанию {});

• --proxy.host <HOST> — хост, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию localhost;

• --proxy.port <PORT> — порт, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию 8090;

• --proxy.use-https <true/false> — использовать ли HTTPS. По умолчанию False;

• --proxy.https-key-file <PATH> — Путь до key файла для https. По умолчанию None;

• --proxy.https-cert-file <PATH> — Путь до cert файла https. По умолчанию None;

• --proxy.pass-model <true/false> — передавать в GigaChat API модель, которую указал клиент в поле model в режиме чата;

• --proxy.pass-token <true/false> — передавать токен, полученный в заголовке Authorization, в GigaChat API. С помощью него можно настраивать передачу ключей в GigaChat через OPENAI_API_KEY;

• --proxy.embeddings <EMBED_MODEL> — модель, которая будет использоваться для создания эмбеддингов. По умолчанию EmbeddingsGigaR;

• --proxy.enable-images <true/false> — включить/выключить передачу изображений в формате OpenAI в GigaChat API (по умолчанию True);

• --proxy.enable-reasoning <true/false> — включить reasoning по умолчанию (добавляет reasoning_effort="high" в payload к GigaChat, если клиент не указал reasoning_effort явно);

• --proxy.log-level — уровень логов {CRITICAL,ERROR,WARNING,INFO,DEBUG}. По умолчанию INFO;

• --proxy.log-filename — имя лог файла. По умолчанию gpt2giga.log;

• --proxy.log-max-size — максимальный размер файла в байтах. По умолчанию 10 * 1024 * 1024 (10 MB);

• --proxy.enable-api-key-auth — нужно ли закрыть доступ к эндпоинтам (требовать API-ключ). По умолчанию False;

• --proxy.api-key — API ключ для защиты эндпоинтов (если enable_api_key_auth=True).

⚠️ Безопасность: Не передавайте секреты (--proxy.api-key, --gigachat.credentials, --gigachat.password, --gigachat.access-token, --gigachat.key-file-password) через аргументы командной строки — они видны всем пользователям через ps aux. Используйте переменные окружения или .env файл (см. раздел ниже).

Далее идут стандартные настройки из библиотеки GigaChat:

• --gigachat [JSON] — set gigachat from JSON string (по умолчанию {});
• --gigachat.base-url <BASE_URL> — базовый URL для GigaChat API. По умолчанию берется значение переменной GIGACHAT_BASE_URL или поля BASE_URL внутри пакета;
• --gigachat.auth-url <AUTH_URL> — базовый URL для Auth GigaChat API. По умолчанию берется значение переменной GIGACHAT_AUTH_URL или поля AUTH_URL внутри пакета;
• --gigachat.credentials <CREDENTIALS> — credentials (ключ/данные авторизации) для GigaChat;
• --gigachat.scope <GIGACHAT_SCOPE> — Скоуп гигачат (API_CORP, API_PERS...);
• --gigachat.user <GIGACHAT_USER> — Вариант авторизации через user/password;
• --gigachat.password <GIGACHAT_PASSWORD> — Вариант авторизации через user/password;
• --gigachat.access-token <ACCESS_TOKEN> — JWE токен;
• --gigachat.model <MODEL> — модель для запросов в GigaChat. По умолчанию GIGACHAT_MODEL;
• --gigachat.profanity-check <True/False> — Параметр цензуры. По умолчанию None;
• --gigachat.timeout <TIMEOUT> — таймаут для запросов к GigaChat API. По умолчанию 30 секунд;
• --gigachat.verify-ssl-certs <True/False> — проверять сертификаты SSL (по умолчанию True);
• --gigachat.ssl-context — Пользовательский SSL контекст;
• --gigachat.ca-bundle-file <PATH> — Путь к CA bundle файлу для проверки TLS сертификатов;
• --gigachat.cert-file <PATH> — Путь к файлу клиентского сертификата;
• --gigachat.key-file <PATH> — Путь к файлу приватного ключа клиента;
• --gigachat.key-file-password <PASSWORD> — Пароль для зашифрованного файла приватного ключа;
• --gigachat.flags <FLAGS> — Дополнительные флаги для управления поведением клиента;
• --gigachat.max-connections <INT> — Максимальное количество одновременных подключений к GigaChat API;
• --gigachat.max-retries <INT> — Максимальное количество попыток повтора для временных ошибок. По умолчанию 0 (отключено);
• --gigachat.retry-backoff-factor <FLOAT> — Множитель задержки для повторных попыток. По умолчанию 0.5;
• --gigachat.retry-on-status-codes <INT,INT...> — HTTP коды статуса, вызывающие повторную попытку. По умолчанию (429, 500, 502, 503, 504);
• --gigachat.token-expiry-buffer-ms <INT> — Буфер времени (мс) до истечения токена для запуска обновления. По умолчанию 60000 (60 секунд).

Пример запуска утилиты с заданными параметрами

Для запуска прокси-сервера с заданным адресом и портом выполните команду:

gpt2giga \
    --proxy.host 127.0.0.1 \
    --proxy.port 8080 \
    --proxy.pass-model true \
    --proxy.pass-token true \
    --gigachat.base-url https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1 \
    --gigachat.model GigaChat-2-Max \
    --gigachat.timeout 300 \
    --proxy.embeddings EmbeddingsGigaR

Переменные окружения

Для настройки параметров утилиты также можно использовать переменные окружения, заданные в файле .env.

У настроек прокси префикс GPT2GIGA_, у настроек GigaChat: GIGACHAT_

Список доступных переменных:

• GPT2GIGA_HOST="localhost" — хост, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию localhost;
• GPT2GIGA_MODE="DEV" — режим запуска (DEV или PROD). В PROD отключаются /docs, /redoc, /openapi.json; в PROD также обязательно требуется GPT2GIGA_API_KEY, отключаются /logs, /logs/stream, /logs/html; и автоматически ужесточается CORS (нет wildcard *, allow_credentials=False);
• GPT2GIGA_PORT="8090" — порт, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию 8090;
• GPT2GIGA_USE_HTTPS="False" — Использовать ли https. По умолчанию False;
• GPT2GIGA_HTTPS_KEY_FILE=<PATH> — Путь до key файла для https. По умолчанию None;
• GPT2GIGA_HTTPS_CERT_FILE=<PATH> — Путь до cert файла https. По умолчанию None;
• GPT2GIGA_PASS_MODEL="False" — передавать ли модель, указанную в запросе, непосредственно в GigaChat;
• GPT2GIGA_PASS_TOKEN="False" — передавать токен, полученный в заголовке Authorization, в GigaChat API;
• GPT2GIGA_EMBEDDINGS="EmbeddingsGigaR" — модель для создания эмбеддингов.
• GPT2GIGA_ENABLE_IMAGES="True" — флаг, который включает передачу изображений в формате OpenAI в GigaChat API;
• GPT2GIGA_ENABLE_REASONING="False" — включить reasoning по умолчанию (добавляет reasoning_effort="high" в payload к GigaChat, если клиент не указал reasoning_effort явно);
• GPT2GIGA_LOG_LEVEL="INFO" — Уровень логов {CRITICAL,ERROR,WARNING,INFO,DEBUG}. По умолчанию INFO
• GPT2GIGA_LOG_FILENAME="gpt2giga.log" — Имя лог файла. По умолчанию gpt2giga.log
• GPT2GIGA_LOG_MAX_SIZE="10*1024*1024" Максимальный размер файла в байтах. По умолчанию 10 * 1024 * 1024 (10 MB)
• GPT2GIGA_ENABLE_API_KEY_AUTH="False" — Нужно ли закрыть доступ к эндпоинтам (требовать API-ключ). По умолчанию False
• GPT2GIGA_API_KEY="" — API ключ для защиты эндпоинтов (если enable_api_key_auth=True).
• GPT2GIGA_CORS_ALLOW_ORIGINS='["*"]' — список разрешенных Origin (JSON массив);
• GPT2GIGA_CORS_ALLOW_METHODS='["*"]' — список разрешенных HTTP-методов (JSON массив);
• GPT2GIGA_CORS_ALLOW_HEADERS='["*"]' — список разрешенных заголовков (JSON массив).

Также можно использовать переменные, которые поддерживает библиотека GigaChat:

• GIGACHAT_BASE_URL="https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1" — базовый URL GigaChat;
• GIGACHAT_MODEL="GigaChat" — модель GigaChat API, которая будет обрабатывать запросы по умолчанию;
• GIGACHAT_USER и GIGACHAT_PASSWORD — для авторизации с помощью с помощью логина и пароля;
• GIGACHAT_CREDENTIALS и GIGACHAT_SCOPE — для авторизации с помощью ключа авторизации;
• GIGACHAT_ACCESS_TOKEN — для авторизации с помощью токена доступа, полученного в обмен на ключ;
• GIGACHAT_CA_BUNDLE_FILE - путь к файлу сертификата корневого центра сертификации;
• GIGACHAT_CERT_FILE - путь к клиентскому сертификату;
• GIGACHAT_KEY_FILE - путь к закрытому ключу;
• GIGACHAT_KEY_FILE_PASSWORD - пароль от закрытого ключа;
• GIGACHAT_VERIFY_SSL_CERTS — для того, чтобы проверять SSL сертификаты, по умолчанию True;
• GIGACHAT_MAX_CONNECTIONS - Максимальное количество одновременных подключений к GigaChat API;
• GIGACHAT_MAX_RETRIES - Максимальное количество попыток повтора для временных ошибок. По умолчанию 0 (отключено);
• GIGACHAT_RETRY_BACKOFF_FACTOR - Множитель задержки для повторных попыток. По умолчанию 0.5;
• GIGACHAT_TOKEN_EXPIRY_BUFFER_MS - Буфер времени (мс) до истечения токена для запуска обновления. По умолчанию 60000 (60 секунд).

После запуска сервер будет перенаправлять все запросы, адресованные OpenAI API, в GigaChat API.

Авторизация с помощью заголовка

Утилита может авторизовать запросы в GigaChat API с помощью данных, полученных в заголовке Authorization.

Для этого запустите gpt2giga с аргументом --proxy.pass-token true или задайте переменную окружения GPT2GIGA_PASS_TOKEN=True. Поддерживается авторизация с помощью ключа, токена доступа и логина и пароля.

Возможные варианты содержимого заголовка Authorization:

• giga-cred-<credentials>:<scope> — авторизация с помощью ключа. Вместо <scope> нужно указать версию API, к которой будут выполняться запросы. Подробнее о ключе авторизации и версии API.
• giga-auth-<access_token> — при авторизации с помощью токена доступа. Токен доступа получается в обмен на ключ авторизации и действителен в течение 30 минут.
• giga-user-<user>:<password> — при авторизации с помощью логина и пароля.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8090", api_key="giga-cred-<credentials>:<scope>")

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Кто ты?"},
    ],
)

Использование HTTPS

Утилита может использоваться с протоколом HTTPS, пример генерации сертификатов:

openssl req -x509 -nodes -days 365   -newkey rsa:4096   -keyout key.pem   -out cert.pem   -subj "/CN=localhost"   -addext "subjectAltName=DNS:localhost,IP:127.0.0.1"

GPT2GIGA_USE_HTTPS=True
GPT2GIGA_HTTPS_KEY_FILE="Path to key.pem"
GPT2GIGA_HTTPS_CERT_FILE="Path to cert.pem"

После этого укажите пути к сертификатам в переменных окружения или CLI-аргументах и включите HTTPS.

Альтернатива: разместите gpt2giga за reverse proxy с TLS-терминацией:

• пример стека с Traefik: docker-compose.traefik.yaml и правила в traefik/ (при необходимости добавьте ACME/сертификаты под свой домен).

Использование API ключа

GPT2GIGA_ENABLE_API_KEY_AUTH=True
GPT2GIGA_API_KEY=123

После этого, в сервисе будет добавлена авторизация по токену. Возможны разные варианты выполнения запросов, например: Авторизация по запросу:

curl -L http://localhost:8090/models?x-api-key=123

Авторизация по заголовкам:

curl -H "x-api-key:123" -L http://localhost:8090/models

Авторизация через Bearer:

 curl -H "Authorization: Bearer 123" -L http://localhost:8090/models

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8090", api_key="123")

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Кто ты?"},
    ],
)

Системные эндпоинты

• GET /health
• GET | POST /ping
• GET /logs/{last_n_lines} - получение последних N строчек из логов;
• GET /logs/stream - SSE стриминг логов;
• GET /logs/html - HTML страница для удобства просмотра стрима логов

При использовании можно зайти на страницу: http://localhost:8090/logs/html и:

1. Если используется API ключ Использование API ключа, то введите ваш GPT2GIGA_API_KEY
2. Иначе, введите любой символ

После этого, воспользуйтесь утилитой и будут выведены логи.

⚠️ Безопасность: Эндпоинты /logs* предназначены только для разработки. В PROD режиме (GPT2GIGA_MODE=PROD) они автоматически отключены. Не открывайте log-эндпоинты наружу без аутентификации.

Production hardening checklist

Перед развертыванием gpt2giga в production-среде убедитесь, что выполнены следующие шаги:

Обязательные

• Режим PROD: установите GPT2GIGA_MODE=PROD. В этом режиме автоматически отключаются /docs, /redoc, /openapi.json и все /logs*-эндпоинты; CORS ужесточается (нет wildcard *, allow_credentials=False).
• API key аутентификация: установите GPT2GIGA_ENABLE_API_KEY_AUTH=True и задайте надёжный GPT2GIGA_API_KEY (минимум 32 символа, случайная строка).
• TLS-сертификаты GigaChat: установите GIGACHAT_VERIFY_SSL_CERTS=True. Не отключайте проверку SSL в production.
• HTTPS: включите GPT2GIGA_USE_HTTPS=True и укажите пути к TLS-сертификатам (GPT2GIGA_HTTPS_KEY_FILE, GPT2GIGA_HTTPS_CERT_FILE), либо разместите прокси за reverse proxy (nginx, Caddy, Traefik) с TLS-терминацией.
• CORS origins: ограничьте GPT2GIGA_CORS_ALLOW_ORIGINS конкретными доменами вместо ["*"].
• Секреты: храните GIGACHAT_CREDENTIALS, GPT2GIGA_API_KEY и другие секреты в переменных окружения или secrets manager.
• Не передавайте секреты через CLI: используйте .env или переменные окружения вместо --proxy.api-key и --gigachat.credentials (аргументы видны в ps aux).

Рекомендуемые

• Reverse proxy: разместите gpt2giga за reverse proxy (nginx, Caddy и др.) для rate limiting, TLS-терминации и дополнительной фильтрации.
• Уровень логов: установите GPT2GIGA_LOG_LEVEL=WARNING или INFO (не DEBUG) для production — уровень DEBUG может содержать чувствительные данные в логах.
• Network isolation: запускайте gpt2giga в изолированной сети, чтобы исключить доступ к внутренним сервисам через SSRF.
• Мониторинг: настройте мониторинг /health и /ping эндпоинтов.
• Ротация секретов: регулярно обновляйте GPT2GIGA_API_KEY и GIGACHAT_CREDENTIALS.

Совместимые приложения

Таблица содержит приложения, проверенные на совместную работу с gpt2giga.

Название агента/фреймворка	URL	Описание
OpenCode	https://opencode.ai/	AI-агент с открытым исходным кодом
KiloCode	https://kilo.ai/	AI-агент для написания кода, доступен в JetBrains/VSCode
OpenHands	https://openhands.dev/	AI-ассистент для разработки Подробнее о запуске и настройке OpenHands для работы с gpt2giga — в README
Zed	https://zed.dev/	AI-ассистент
Cline	https://cline.bot/	AI-ассистент разработчика
OpenAI Codex	https://github.com/openai/codex	CLI агент от OpenAI
Aider	https://aider.chat/	AI-ассистент для написания приложений. Подробнее о запуске и настройке Aider для работы с gpt2giga — в README
Langflow	https://github.com/langflow-ai/langflow	Low/No-code платформа для создания агентов
DeepAgentsCLI	https://github.com/langchain-ai/deepagents	Deep Agents — это платформа для работы с агентами, построенная на основе langchain и langgraph
CrewAI	https://github.com/crewAIInc/crewAI	Фреймворк для оркестрации агентов
Qwen Agent	https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent	Фреймворк
PydanticAI	https://github.com/pydantic/pydantic-ai	GenAI Agent Framework, the Pydantic way
Camel	https://github.com/camel-ai/camel	Мультиагентный фреймворк
smolagents	https://github.com/huggingface/smolagents	Фреймворк от hf
Openclaw	https://openclaw.ai/	Personal AI assistant
Claude Code	https://code.claude.com/docs/en/overview	CLI агент от Anthropic
OpenAI Agents SDK	https://github.com/openai/openai-agents-python	SDK для создания агентов с function calling и handoffs. Пример использования — в examples/openai_agents.py
Anthropic SDK	https://github.com/anthropics/anthropic-sdk-python	Официальный Python SDK для Anthropic API. Примеры использования — в examples/anthropic/
Cursor	https://cursor.com/	Cursor — это редактор на основе искусственного интеллекта и агент для программирования

История изменений

Подробная информация об изменениях в каждой версии доступна в файле CHANGELOG.md или CHANGELOG_en.md.

Лицензия

Проект распространяется под лицензией MIT. Подробная информация — в файле LICENSE.