Labs fournit un langage spécifique au domaine pour orchestrer les flux de travail des grands modèles de langage. Avec Labs, les développeurs peuvent définir des agents comprenant des invites, des outils et une logique de décision, permettant une exécution autonome des tâches. Le DSL léger, intégrable, simplifie la création, le test et le déploiement d'agents AI, avec prise en charge de pipelines personnalisables, de flux conditionnels et d'API externes. Labs abstrait les intégrations sous-jacentes des LLM, offrant une extensibilité transparente et un prototypage rapide pour l'automatisation pilotée par l'IA.
Labs fournit un langage spécifique au domaine pour orchestrer les flux de travail des grands modèles de langage. Avec Labs, les développeurs peuvent définir des agents comprenant des invites, des outils et une logique de décision, permettant une exécution autonome des tâches. Le DSL léger, intégrable, simplifie la création, le test et le déploiement d'agents AI, avec prise en charge de pipelines personnalisables, de flux conditionnels et d'API externes. Labs abstrait les intégrations sous-jacentes des LLM, offrant une extensibilité transparente et un prototypage rapide pour l'automatisation pilotée par l'IA.
Labs est un langage spécifique au domaine open-source et intégrable, conçu pour définir et exécuter des agents AI utilisant de grands modèles de langage. Il fournit des constructions pour déclarer des invites, gérer le contexte, brancher conditionnellement et intégrer des outils externes (par ex., bases de données, API). Avec Labs, les développeurs décrivent les flux de travail des agents sous forme de code, orchestrant des tâches multi-étapes telles que la récupération de données, l'analyse et la génération. Le framework compile les scripts DSL en pipelines exécutables qui peuvent être lancés localement ou en production. Labs prend en charge une interface REPL interactive, des outils en ligne de commande et s'intègre aux fournisseurs LLM standard. Son architecture modulaire permet des extensions faciles avec des fonctions et utilitaires personnalisés, favorisant le prototypage rapide et un développement d'agents maintenable. L'exécution légère garantit une faible surcharge et une intégration transparente dans les applications existantes.
Qui va utiliser Labs ?
Développeurs AI et ML
Ingénieurs logiciel intégrant des LLM
Startups construisant une automatisation pilotée par l'IA
Chercheurs en NLP
Équipes produits créant des agents autonomes
Comment utiliser Labs ?
Étape 1 : Installer Labs via npm ou pip et configurer votre environnement.
Étape 2 : Écrire un script DSL Labs pour définir les invites, le contexte et le flux de contrôle.
Étape 3 : Utiliser la CLI ou REPL de Labs pour exécuter et tester votre agent localement.
Étape 4 : Intégrer le runtime Labs dans votre code applicatif pour la production.
Étape 5 : Étendre avec des outils, API ou fournisseurs personnalisés à l'aide du SDK.
Plateforme
mac
windows
linux
Caractéristiques et Avantages Clés de Labs
Les fonctionnalités principales
Syntaxe DSL pour la définition d'agents
Gestion des invites et du contexte
Branchement conditionnel et boucles
Intégration d'outils/API externes
Outils interactifs REPL et CLI
Prise en charge de plusieurs fournisseurs LLM
Extension modulaire avec fonctions personnalisées
Les avantages
Simplifie l'orchestration des agents AI
Prototypage et déploiement rapides
Runtime léger et intégré
Workflows cohérents et reproductibles
Architecture extensible pour outils personnalisés
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Labs
Création de chatbots autonomes
Pipelines de récupération et d'analyse de données
Agents de synthèse et de QA de documents
Assistants de recherche automatisés
Triage des tickets de support client
FAQs sur Labs
Qu'est-ce que Labs ?
Comment installer Labs ?
Quels fournisseurs LLM sont supportés ?
Puis-je étendre Labs avec des outils personnalisés ?
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