LLM агент для работы с Google Spreadsheets

dspy и textgrad неплохо могут работать, если результат работы LLM легко оценивать или если узлов в агенте очень много (больше 30-40) и лень прописывать промт для каждого. Для dspy нужна хорошая числовая онлайн метрика, а это редкость в большинстве случаев. Также все подобные алгоритмы по сути переборные (import optuna), и если один вызов агента "дорогой", то долго они не смогут оптимизировать. К тому же, конкретно dspy и textgrad не шибко сильно production ready и дальше тестов выходят с трудом (нужно переписывать код, вникать в логику разработчиков и тд)

Поэтому они подходят в начале проекта или если агентов много, но они недорогие. Для одного дорого и сложного агента прописать промпты руками будет и быстрее, и надежнее, и проще

Для LLM агентов еще полезны guidance.ai, litelllm и все :). Почти все агентские библиотеки написаны хорошими математиками, но плохими программистами, и пользоваться ими из коробки лучше только в начале, а потом писать свой код под свои нужды (даже langchain и langgraph)

Неканонический режим терминала и неблокирующий ввод на nasm

Флаг эхо я в примере обнулил, просто не акцентировал внимание
И я не особо понимаю о каких Вы макросах говорите