Eigene Agenten auf VAF bauen.
Dieselbe Maschinerie, auf der die Desktop-App läuft, als Python-Bibliothek. Ein pip install, eine anbieterunabhängige Agent-Klasse, eigene Tools, und eine Lizenz, die das Ausliefern erlaubt.
Drei Zeilen bis zum laufenden Agenten.
Die Agent-Klasse ist die stabile Oberfläche des Frameworks. Derselbe Code läuft mit einem rein lokalen GGUF-Modell, bei dem nichts den Rechner verlässt, oder mit jedem unterstützten API-Anbieter: veyllo, openai, anthropic, google, deepseek, openrouter.
Nur installieren, was der Agent braucht.
Die Basisinstallation umfasst die Kern-Runtime und die Anbieter-SDKs. Schwere Funktionen kommen als Extras dazu; fehlt das Extra zu einem Tool, bleibt es einfach ungeladen und der Agent läuft trotzdem.
Ihre Tools bleiben Ihre.
VAF ist Open Source unter der AGPL-3.0, mit einer ausdrücklichen Erlaubnis obendrauf: Plugins, Tools und Workflows, die über die öffentlichen Schnittstellen mit VAF sprechen, dürfen unter einer Lizenz eigener Wahl erscheinen, auch unter proprietären Bedingungen. Für VAF selbst in einem Closed-Source-Produkt oder SaaS gibt es eine kommerzielle Lizenz.
pip install, dann bauen.
Der Embedding-Guide führt durch Tools, Sessions, asynchrone Nutzung und Paketierung.