TreeInstruct ofrece un marco para construir pipelines jerárquicos de prompts basados en árboles de decisión para grandes modelos lingüísticos. Los usuarios pueden definir nodos que representan prompts o llamadas a funciones, establecer ramas condicionales en función de la salida del modelo y ejecutar el árbol para guiar flujos de trabajo complejos. Es compatible con integración con OpenAI y otros proveedores de LLM, ofreciendo registro, manejo de errores y parámetros de nodos personalizables para garantizar transparencia y flexibilidad en interacciones de múltiples turnos.

CodeInterpreter CodeBox fue diseñado para simplificar la integración de experiencias de codificación interactivas en aplicaciones web. Ofrece un editor de código basado en navegador con resaltado de sintaxis y ejecución en tiempo real de Python mediante la conexión con el plugin ChatGPT Code Interpreter. Los desarrolladores pueden subir y descargar archivos, ejecutar scripts de análisis de datos, generar gráficos y mostrar resultados en línea. CodeBox gestiona la comunicación con la API de OpenAI, controla los contextos de ejecución y proporciona hooks para manejo de eventos personalizados, permitiendo un desarrollo rápido de herramientas impulsadas por IA, plataformas educativas y paneles de datos sin gestionar un entorno de ejecución backend separado.

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.