Rivet.dev

Rivet — это open-source платформа инфраструктуры, разработанная для эры ИИ-агентов. Она предоставляет разработчикам модульный стек для оркестрации, эксплуатации, автоматизации и развертывания агентов — и всё это в одном бинарном файле на Rust, который работает в вашем собственном бэкенде, VPC или on-prem. Считайте это специализированной операционной системой для агентов: вы получаете устойчивые процессы (Actors), безопасные среды выполнения кода (agentOS), многошаговые рабочие процессы, которые переживают перезагрузки, и возможность развертывать созданные ИИ приложения (Dynamic Apps) для конечных пользователей. Rivet — это не сам агент, а инфраструктура, на которой агенты работают.

Rivet выделяется тем, что объединяет всё необходимое для агентов в одном стеке. Actors дают каждому агенту устойчивый процесс с потоковой передачей данных и памятью в реальном времени. agentOS предоставляет каждому агенту собственный изолированный компьютер с файловой системой и транскриптами сессий. Workflows позволяют создавать многошаговые операции, которые продолжают выполняться даже после перезагрузки сервера. Dynamic Apps позволяют развертывать бэкенды, которые создают ваши агенты. Вся система прозрачна благодаря панели управления и новой интеграции MCP, которая позволяет ИИ-клиентам, таким как Claude Code и Cursor, инспектировать акторов и вызывать действия прямо в тексте. Она работает с фреймворками React и Next.js, средами выполнения Node.js и Bun, а также может быть развернута через self-host на Kubernetes, AWS, GCP или обычной виртуальной машине.

Rivet создан для инженерных команд, которые выпускают продукты на базе агентов и нуждаются в надежности уровня продакшена. Если вы создаете агента для написания кода, бота службы поддержки или любую систему, где агентам нужно сохранять состояние, безопасно запускать код и выживать при сбоях, Rivet дает вам примитивы, чтобы сделать это, не изобретая велосипед. Он также хорошо подходит командам, которые по причинам комплаенса хотят держать инфраструктуру агентов в своем облаке или on-prem. Опыт локальной разработки соответствует продакшену, поэтому вы можете быстро итерировать и развертывать решения с уверенностью.