В прошлом посте я писал о том, что делаю библиотечное решение. После этого мы пообщались с Максом Годзи, фаундером Retentioneering, с которым мы до сих пор дружим, и решили, что для всех будет лучше, если мы затащим это решение под бренд Rete. Вчера мы опубликовали release-candidate версию пакета, так что вы уже можете начать его пробовать. Документация тут.
pip install --pre retentioneering
В платформенное решение я пока (временно?) перестаю играться. В это новое время LLM, когда код перестаёт быть ценностью, ещё меньше становится понятно как продавать с нуля чисто платформенное решение. А вот к библиотечному наоборот, интерес может быть ещё выше, чем раньше, потому что с теми же LLM а) агенты становятся пользователями библиотеки, б) живые пользователи могут гораздо легче контрибьютить.
Кстати да, в retentioneering мы запилили локальный MCP-сервер и скиллы (пока в бета-версии), так что вы теперь можете просить вашего агента анализировать данные с помощью инструментов retentioneering и генерировать отчёты на блюдечке.
В общем, пробуйте, оставляйте фидбэк, ну и звёздочек тоже отсыпьте репозиторию, пожалуйста. Будем рады!
https://github.com/retentioneering/retentioneering-tools