官网查看
定制方案
- ✓
暂未采集到具体套餐，价格以官网为准
SolidState HQ
用于安全、可控 AI 智能体的确定性运行时
SolidState HQ 是什么？
SolidState HQ 是一款开源的 AI Agent 确定性运行时，通过将概率性推理与确定性执行分离，让系统在状态流转、工具调用、人工审批、重试机制与并发管理等环节都处于受控状态。Alpha 版本已内置 FSM 工作流、人机协同策略、并行工具调用、检查点恢复、StateGraph 编排、Actor 并发模型、全链路追踪以及多模型支持，帮助开发者构建安全可控、可观测的 AI 智能体。
产品详细介绍
用于安全、可控 AI 智能体的确定性运行时
SolidState HQ 是一款开源的 AI Agent 确定性运行时，通过将概率性推理与确定性执行分离，让系统在状态流转、工具调用、人工审批、重试机制与并发管理等环节都处于受控状态。Alpha 版本已内置 FSM 工作流、人机协同策略、并行工具调用、检查点恢复、StateGraph 编排、Actor 并发模型、全链路追踪以及多模型支持，帮助开发者构建安全可控、可观测的 AI 智能体。
定价方案
需要付费创始人评论
Haranadh Gavara创始人
我构建 SolidState，是因为在智能体（agentic）AI 系统中反复看到同一个问题：模型同时被要求进行推理和控制执行。
LLM 擅长理解意图、规划步骤和提议动作，但生产系统在工具访问、重试、审批、状态转换、并发和失败处理等方面需要确定性行为。当一个智能体可以修改数据、调用外部服务或触发业务操作时，仅靠提示词层面的护栏是远远不够的。
这引出了 SolidState 背后的核心原则：
**模型负责推理，运行时负责控制执行。**
SolidState 使用确定性有限状态机来管理模型周围的执行生命周期。它提供类型化的运行时状态、有界循环、基于策略的 Allow/Reject/Interrupt 决策、人工审批工作流、检查点（checkpointing）、并行工具执行、多智能体 StateGraph 编排、追踪（tracing）以及基于 actor 的并发模型。
该设计从一系列架构讨论和实现实验逐步演进为一个可用的开源框架。当前的 alpha 版本有意聚焦于让运行时行为变得显式、可检视且可扩展，而不是把所有东西都隐藏在又一层抽象之下。
这仍是一个早期版本，反馈尤其宝贵。我非常期待听到从事智能体运行时、AI 治理、多智能体系统以及生产级 LLM 应用的开发者、架构师和研究者的声音。
🌐 官网：[https://solidstatehq.ai](https://solidstatehq.ai)
💻 GitHub：[https://github.com/gavarah/solidstate](https://github.com/gavarah/solidstate)
📦 PyPI：[https://pypi.org/project/solidstate-fsm/](https://pypi.org/project/solidstate-fsm/)
📄 技术报告：[https://zenodo.org/records/21401499](https://zenodo.org/records/21401499)
安装命令：
pip install solidstate-fsm
创始团队
Haranadh GavaraBuilding apps
官网信息
公司使命
揭示将智能体从简单循环过渡到生产应用所需的底层机制。
