AWS представляє Pizza Bot: open source-інбокс для фонових ШІ-агентів

AWS представила Pizza Bot як застосунок для самостійного розгортання, призначений для виконання завдань ШІ, які продовжуються, поки користувачі працюють над чимось іншим. Він організовує завершені результати й рішення, що очікують на ухвалення, у вхідній папці в стилі електронної пошти. Раніше версіями застосунку користувалися понад 2 000 людей усередині Amazon для підготовки до зустрічей, написання електронних листів, створення підсумків у Slack, внесення записів до CRM і проведення досліджень. Публічний застосунок було перебудовано як проєкт із відкритим кодом.

Можливість розгортання: так. Pizza Bot пропонує десктопні збірки для macOS, Windows і Linux, а також клієнти для браузера й термінала, підключені до локального або автономного бекенду. Його код ліцензовано за Apache 2.0.

Вхідна папка для асинхронної роботи

Pizza Bot розподіляє завдання між розділами Усі — історія гілок; Непрочитані — завершена робота, що очікує на перевірку; і Дія — робота, призупинена в очікуванні схвалення або відповіді. Користувачі можуть упорядковувати гілки за папками та переглядати делегованих виконавців на панелі активності. Завдання можна запускати вручну, за розкладом cron або через вебхуки.

Сервер відповідає за планування. Після простою пропущені інтервали cron спричиняють 1 запуск для надолуження, а не повторне виконання кожного пропущеного інтервалу. Спрацювання тригерів надійно зберігаються.

Як працює середовище виконання

Застосунок використовує DeepAgents і LangGraph для виконання зі збереженням стану. Сервер API на Hono відповідає за виконання та зберігання даних середовища виконання. Клієнти Electron і браузерні клієнти використовують спільний інтерфейс React, а всі клієнти взаємодіють із сервером через HTTP і події, надіслані сервером. Контрольні точки LangGraph зберігають стан гілок і паузи на схвалення; окремі сховища SQLite містять міжгілкову пам’ять і метадані застосунку. Клієнти, що повторно підключилися, можуть відтворити буферизовані події.

Закриття гілки або від’єднання клієнта не зупиняє запущений сервер. Однак вихід із десктопного застосунку зупиняє його вбудований сервер і завершує активні запуски. Контрольні точки зберігають гілку, але поточний крок може бути втрачено. Щоб робота продовжувалася після виходу з цього десктопного застосунку, потрібен бекенд, що працює постійно.

Навички, інструменти та засоби контролю схвалення

Pizza Bot підтримує Amazon Bedrock, Anthropic, Google Gemini, OpenAI, OpenRouter і Ollama. Перед запуском завдань налаштуйте постачальника в розділі Налаштування > Постачальники.

Агент має операції зі службовими файлами та ізольований інтерпретатор JavaScript без доступу до мережі або файлової системи хоста. Він може делегувати завдання через task, коли доступні готові виконавці навичок. Рівень файлової системи окремо підтримує явне надання доступу до папок і постійну пам’ять.

Сервери MCP надають зовнішні інструменти. Кожен SKILL.md визначає інструкції виконавця та доступ до інструментів у заданій області. Навичка стає доступною для виклику лише тоді, коли доступні оголошені залежності. Підтримуються наявні конфігурації .mcp.json, сумісні з Claude Code, а плагіни об’єднують навички із серверами MCP.

Автори навичок налаштовують interruptOn і allowedDecisions, щоб вимагати схвалення для певних інструментів. Залежно від цієї політики користувачі можуть схвалити, відредагувати запропоновані аргументи або відхилити дію. Ці засоби контролю потрібно налаштувати для відповідних інструментів.

Інтерактивне пояснення

Запустіть наведений нижче ілюстративний робочий процес користувацької навички. Порівняйте постійно увімкнений бекенд із вбудованим десктопним сервером, закрийте клієнт під час виконання та схваліть, відредагуйте або відхиліть запропоновану дію. Час анімації наведено лише для ілюстрації; зовнішні дії не виконуються.

Основні висновки

1. Вхідна папка для фонових агентів: Pizza Bot упорядковує історію завдань у розділі «Усі», завершену роботу — у «Непрочитаних», а запити на схвалення або введення даних — у «Дії». Завдання підтримують ручні тригери, тригери cron і вебхуки.
2. Постійне виконання з DeepAgents і LangGraph: Контрольні точки зберігають стан гілок і паузи на схвалення. Завдання продовжуються після від’єднання клієнта, доки бекенд залишається запущеним.
3. Кілька постачальників моделей: Pizza Bot підтримує Amazon Bedrock, Anthropic, Google Gemini, OpenAI, OpenRouter і локальні моделі через Ollama. Налаштовані постачальники та інструменти можуть отримувати дані завдань.
4. Навички з обмеженою областю дії та налаштовувані схвалення: Сервери MCP надають інструменти, а файли SKILL.md визначають спеціалізованих виконавців. Політики для окремих інструментів дають змогу користувачам схвалювати, редагувати або відхиляти запропоновані дії.
5. Самостійне розгортання та готовність до розгортання: Доступні код за ліцензією Apache 2.0, десктопні збірки та варіанти автономного бекенду. Кожен каталог даних SQLite підтримує 1 процес бекенду.

---

Ознайомтеся з технічними деталями та репозиторієм на GitHub. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого субреддиту про машинне навчання зі 150 тис.+ учасників та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? Тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.

Потрібно співпрацювати з нами для просування вашого репозиторію на GitHub, сторінки на Hugging Face, випуску продукту, вебінару тощо? Зв’яжіться з нами