Schwarzes LLAB: Open-Source-Architektur für dynamisches Modell-Routing und Docker-isolierte KI-Agenten
Ein Entwickler hat Black LLAB veröffentlicht, ein Open-Source-Projekt, das versucht, Systeme führender KI-Labore für autonome Aufgabenausführung nachzubilden. Das System adressiert zwei Hauptprobleme: die manuelle Entscheidung, welches Modell für verschiedene Anfragen verwendet werden soll, und die sichere Ausführung von KI-Agenten-Code.
Architekturkomponenten
Das System besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten:
- Dynamisches Komplexitäts-Routing: Verwendet Mistral 3B Instruct, um Anfragen auf einer Skala von 1-100 zu bewerten. Einfache Fragen werden zu schnellen/günstigen Modellen geleitet; komplexe Programmieraufgaben werden zu leistungsstarken Modellen mit "Lost in the Middle"-XML-Kontextformung geroutet.
- Docker-gesandboxete Agenten: Integriert OpenClaw, um Agenten in dedizierten, isolierten Docker-Containern bereitzustellen. Agenten können Dateien schreiben, das Web durchsuchen und Code ausführen, ohne das Host-Betriebssystem zu berühren.
- Erweitertes Hybrid-RAG: Baut einen persistenten Wissensgraphen mit NetworkX auf und verwendet einen Cross-Encoder für präzise Kontextabfrage jenseits der Standard-Vektorsuche.
- Live-Web & Vision: Integriert sich mit lokalem SearxNG für Web-Scraping und Pix2Text für lokale Bilderkennung/OCR.
- Budget-Schutzmaßnahmen: Enthält einen täglichen Ausgabenlimitschieberegler, um Überschreitungen von Cloud-API-Kosten zu verhindern.
Modell-Aufstellung
Das System verwendet mehrere Modelle für verschiedene Zwecke:
- Routing/Logik: Mistral 3B & Qwen 3.5 9B (Lokal)
- Mittlere Leistung/Geschwindigkeit: Xiaomi MiMo Flash
- Schwere Aufgaben (Failover): Claude Opus & Perplexity Sonar
Tech-Stack
Das Projekt ist mit FastAPI, Python, NetworkX, ChromaDB, Docker, Ollama, Playwright und einer schlichten HTML/JS-Terminal-inspirierten Benutzeroberfläche aufgebaut.
Der Entwickler beschreibt sich selbst als "eher Maschinenbauingenieur als Softwareentwickler" und sucht Feedback von erfahrenen Entwicklern zur Architektur, insbesondere zum Docker-Sandboxing-Ansatz. Das Projekt ist auf GitHub verfügbar für unabhängige Forscher, die autonome Aufgaben ausführen möchten, ohne an einen einzelnen Anbieter gebunden zu sein.
📖 Read the full source: r/openclaw
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