Labs proporciona un lenguaje específico del dominio para orquestar flujos de trabajo de modelos de lenguaje grandes. Con Labs, los desarrolladores pueden definir agentes que incluyen indicaciones, herramientas y lógica de decisión, habilitando la ejecución autónoma de tareas. El DSL ligero y embebible simplifica la creación, prueba y despliegue de agentes de IA, con soporte para pipelines personalizables, flujos condicionales y APIs externas. Labs abstrae las integraciones subyacentes de LLM, ofreciendo extensibilidad sin costuras y prototipado rápido para automatización impulsada por IA.
Labs proporciona un lenguaje específico del dominio para orquestar flujos de trabajo de modelos de lenguaje grandes. Con Labs, los desarrolladores pueden definir agentes que incluyen indicaciones, herramientas y lógica de decisión, habilitando la ejecución autónoma de tareas. El DSL ligero y embebible simplifica la creación, prueba y despliegue de agentes de IA, con soporte para pipelines personalizables, flujos condicionales y APIs externas. Labs abstrae las integraciones subyacentes de LLM, ofreciendo extensibilidad sin costuras y prototipado rápido para automatización impulsada por IA.
Labs es un lenguaje específico del dominio de código abierto y embebible, diseñado para definir y ejecutar agentes de IA utilizando modelos de lenguaje grandes. Proporciona constructos para declarar indicaciones, gestionar contexto, bifurcar condicionalmente e integrar herramientas externas (por ejemplo, bases de datos, APIs). Con Labs, los desarrolladores describen los flujos de trabajo de los agentes como código, orquestando tareas en múltiples pasos como recuperación de datos, análisis y generación. El marco compila scripts DSL en pipelines ejecutables que pueden correr localmente o en producción. Labs soporta REPL interactivo, herramientas de línea de comandos y se integra con proveedores estándar de LLM. Su arquitectura modular permite extensiones fáciles con funciones y utilidades personalizadas, fomentando prototipado rápido y desarrollo de agentes mantenible. Su runtime ligero asegura baja sobrecarga y una integración transparente en aplicaciones existentes.
¿Quién usará Labs?
Desarrolladores de IA y ML
Ingenieros de software que integran LLM
Startups que construyen automatización impulsada por IA
Investigadores en PLN
Equipos de producto creando agentes autónomos
¿Cómo usar Labs?
Paso 1: Instale Labs vía npm o pip y configure su entorno.
Paso 2: Escriba un script DSL de Labs para definir indicaciones, contexto y flujo de control.
Paso 3: Use la CLI o REPL de Labs para ejecutar y probar su agente localmente.
Paso 4: Integre el runtime de Labs en su código de aplicación para producción.
Paso 5: Extienda con herramientas, APIs o proveedores personalizados usando el SDK.
Plataforma
mac
windows
linux
Características y Beneficios Clave de Labs
Las características principales
Sintaxis DSL para definición de agentes
Gestión de indicaciones y contexto
Bifurcación condicional y bucles
Integración con herramientas/APIs externas
Herramientas interactivas REPL y CLI
Compatibilidad con múltiples proveedores LLM
Extensión modular con funciones personalizadas
Los beneficios
Simplifica la orquestación de agentes de IA
Prototipado y despliegue rápidos
Runtime ligero y embebible
Workflows consistentes y reproducibles
Arquitectura extensible para herramientas personalizadas
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Labs
Construcción de chatbots autónomos
Pipelines de recuperación y análisis de datos
Agentes de resumen y QA de documentos
Asistentes de investigación automatizada
Clasificación de tickets de soporte al cliente
FAQs sobre Labs
¿Qué es Labs?
¿Cómo instalo Labs?
¿Qué proveedores de LLM son soportados?
¿Puedo ampliar Labs con herramientas personalizadas?
scenario-go es un SDK de Go para definir flujos de trabajo conversacionales complejos impulsados por IA, gestionando prompts, contexto y tareas de IA de múltiples pasos.
Un marco basado en ROS para la colaboración multi-robot que habilita la asignación autónoma de tareas, planificación y ejecución coordinada de misiones en equipos.
LangGraph Learn ofrece una interfaz gráfica interactiva para diseñar y ejecutar flujos de trabajo de agentes de IA basados en gráficos, visualizando cadenas de modelos de lenguaje.
Un marco de trabajo en Python para construir pipelines de razonamiento de múltiples pasos y flujos de trabajo similares a agentes con grandes modelos de lenguaje.
SARL es un lenguaje de programación orientado a agentes y un entorno de ejecución que proporciona comportamientos guiados por eventos y simulación de entornos para sistemas multi-agente.
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
Proporciona un backend FastAPI para la orquestación y ejecución de flujos de trabajo de modelos de lenguaje visuales basados en gráficos en la interfaz gráfica LangGraph.