Open source · Apache 2.0 · Python 3.11+
Phronesis (φρόνησις): для Аристотеля - практическая мудрость - способность хорошо рассуждать и действовать с рассудительностью в конкретных ситуациях. У LLM есть episteme (знание). Агенту нужна phronesis.
from phronesis.agents import agent
from phronesis.providers import anthropic
@agent(
model=anthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
system_prompt="You investigate questions thoroughly and cite sources.",
)
def researcher() -> str:
"""Investigate a question and synthesize a cited answer."""
result = await researcher.run("What is phronesis in Aristotelian ethics?")
print(result.output)from phronesis.agents import agent
from phronesis.providers import anthropic
@agent(
model=anthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
system_prompt="You investigate questions thoroughly and cite sources.",
)
def researcher() -> str:
"""Investigate a question and synthesize a cited answer."""
result = await researcher.run("What is phronesis in Aristotelian ethics?")
print(result.output)Зачем Phronesis
LLM знают вещи - это эпистеме. Но агенты должны решать и действовать с рассудительностью в конкретных ситуациях. Это фронесис. Большинство фреймворков агентов рассматривают агентов как улучшенных чат-ботов, приклеенных к циклу использования инструментов. Phronesis трактует их как делиберативные системы с явными контрактами: типизированные входы, объявленные эффекты, ограниченная память, именованные паттерны исполнения.
Существующие фреймворки навязывают выбор. С одной стороны - произвольный поток управления в виде кода: максимум выразительности и мультиагентная система, которую через полгода никто не сможет отладить. С другой - всё описано в YAML или конструкторах графов: понятно с первого взгляда, невозможно как только нужно что-то нетривиальное. Phronesis отделяет декларативную спецификацию от исполнения. Агенты, инструменты, память и конвейеры - это типизированные, неизменяемые, сериализуемые в JSON спецификации. Паттерны исполнения берутся из замкнутого, чётко определённого каталога - выразительность без хаоса.
Каждый запуск наблюдаем через OpenTelemetry, каждая спецификация версионируется, каждый контракт - это рантайм-проверка, а не комментарий в промпте. В этом разница между фреймворком, который рождает демо, и тем, который рождает системы, которые можно эксплуатировать.
By the numbers
A closed, named catalog - from Sequence and Parallel to Reflexion and Tree Search.
Every mode with a deterministic cassette, plus a full multi-agent mini-app.
Branch coverage gated at 90% - the build fails below the floor.
Agents, tools, memory, providers, MCP, pipelines, observability and more.
mypy --strict across the entire source tree, no escape hatches.
Permissive license, public roadmap, no enterprise gates.
Обзор кода
Агент связывает модель, инструменты и память под одной декларативной спецификацией.
from phronesis import ToolEffect
from phronesis.agents import agent
from phronesis.providers import anthropic
from phronesis.tools import tool
@tool(effects=(ToolEffect.NETWORK,))
async def search_web(query: str, limit: int = 5) -> list[str]:
"""Search the web and return ranked snippets."""
...
@agent(
model=anthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
tools=(search_web,),
system_prompt="You are a careful research assistant.",
max_iterations=8,
)
def assistant() -> str:
"""Answer questions grounded in live search results."""from phronesis import ToolEffect
from phronesis.agents import agent
from phronesis.providers import anthropic
from phronesis.tools import tool
@tool(effects=(ToolEffect.NETWORK,))
async def search_web(query: str, limit: int = 5) -> list[str]:
"""Search the web and return ranked snippets."""
...
@agent(
model=anthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
tools=(search_web,),
system_prompt="You are a careful research assistant.",
max_iterations=8,
)
def assistant() -> str:
"""Answer questions grounded in live search results."""Принципы
Агенты конфигурируются из частей - модель, инструменты, память, промпты - а не наследуются. Вы собираете; вы не переопределяете.
Потоковая передача, конкурентность и отмена - базовые предположения. Никакого синхронного теневого API поддерживать не нужно.
Pydantic v2 повсюду. Типы - не документация, а рантайм-контракты, которые фреймворк обеспечивает.
Определения сериализуемы в JSON и воспроизводимы. Состояние исполнения живёт отдельно, наблюдаемо и запросимо.
Спаны OpenTelemetry для каждого запуска агента, вызова инструмента и этапа конвейера - с первого коммита, а не прикручено потом.
Sequence, Parallel, ReActLoop, Consensus, Debate, Handoff. Именованные режимы, о которых можно рассуждать, - а не произвольный поток управления.
Что внутри
Примитивы, из которых строится каждый агент.
Как агенты помнят и что они делят.
Как агенты складываются в системы.
Engineering
mypy --strict and Pydantic v2 specs across the whole source tree. No untyped escape hatches.
1,600+ tests with branch coverage gated at 90% - the build fails below it, never above it on paper.
Record once, replay forever: cassette-backed runs make agent behavior reproducible in tests and CI without a network.
OpenTelemetry spans for every agent run, tool call, pipeline stage, and MCP session - correlated by stable ids.
Agents, tools, and pipelines are frozen, JSON-serializable dataclasses - versionable, diffable, reproducible.
ruff format and a strict ruff check gate every commit, alongside the type and test suites.
Установка
$pip install phronesis-framework
Статус проекта
API будет меняться. Мы работаем публично, чтобы построить фреймворк, который относится к системам агентов серьёзно - типизированный, компонуемый, наблюдаемый. Никаких заявлений о продакшене, никаких выдуманных кейсов, никаких корпоративных барьеров. Только код и честная приверженность его дизайну.
Обратная связь, идеи и вклад приветствуются через GitHub Discussions и Issues. Дорожная карта, шероховатости и открытые вопросы - всё в репозитории.
