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Labsは、大規模言語モデルのワークフローをオーケストレーションするためのドメイン固有言語を提供します。Labsを使用すると、開発者は、プロンプト、ツール、意思決定ロジックを含むエージェントを定義し、自律的なタスク実行を可能にします。この軽量で埋め込み可能なDSLは、AIエージェントの作成、テスト、展開を簡素化し、カスタマイズ可能なパイプライン、条件付きフロー、外部APIをサポートします。Labsは、基底のLLM統合を抽象化し、シームレスな拡張性と迅速なプロトタイピングを提供します。
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May 14 2025
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Labsは、大規模言語モデルのワークフローをオーケストレーションするためのドメイン固有言語を提供します。Labsを使用すると、開発者は、プロンプト、ツール、意思決定ロジックを含むエージェントを定義し、自律的なタスク実行を可能にします。この軽量で埋め込み可能なDSLは、AIエージェントの作成、テスト、展開を簡素化し、カスタマイズ可能なパイプライン、条件付きフロー、外部APIをサポートします。Labsは、基底のLLM統合を抽象化し、シームレスな拡張性と迅速なプロトタイピングを提供します。
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フィーチャー

Labsとは?

Labsは大規模言語モデルを使ってAIエージェントを定義し実行するためのオープンソースの埋め込み可能なドメイン固有言語です。プロンプトの宣言、コンテキストの管理、条件分岐、外部ツール(例:データベース、API)との連携を行う構造を提供します。Labsを使えば、開発者はエージェントのワークフローをコードとして記述し、データ取得、分析、生成などの多段階タスクをオーケストレーションします。フレームワークはDSLスクリプトを実行可能なパイプラインにコンパイルし、ローカルまたは本番環境で実行可能です。LabsはインタラクティブREPL、コマンドラインツールと標準的なLLMプロバイダーとの連携をサポートし、モジュール式の拡張アーキテクチャによりカスタム関数やユーティリティの追加が容易です。軽量なランタイムは低オーバーヘッドと既存アプリへのシームレスな埋め込みを実現します。

誰がLabsを使うの?

  • AIおよびML開発者
  • LLMを統合するソフトウェアエンジニア
  • AI主導の自動化を構築するスタートアップ
  • NLP研究者
  • 自律エージェントを作成するプロダクトチーム

Labsの使い方は?

  • ステップ1:npmまたはpipを使ってLabsをインストールし、環境を設定します。
  • ステップ2:プロンプト、コンテキスト、制御フローを定義するLabs DSLスクリプトを書きます。
  • ステップ3:Labs CLIまたはREPLを使ってローカルでエージェントを実行・テストします。
  • ステップ4:実運用のためにLabsランタイムをアプリケーションコードに統合します。
  • ステップ5:SDKを使ってカスタムツール、API、プロバイダーを拡張します。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

Labsの主な特長・利点

コア機能

  • エージェント定義用のDSL構文
  • プロンプト及びコンテキスト管理
  • 条件分岐とループ
  • 外部ツール/APIの連携
  • インタラクティブREPLとCLIツール
  • 複数のLLMプロバイダーに対応
  • カスタム関数によるモジュール拡張

利点

  • AIエージェントのオーケストレーションを簡素化
  • 迅速なプロトタイピングと展開
  • 軽量で埋め込み可能なランタイム
  • 一貫した再現性のあるワークフロー
  • カスタムツールに対応した拡張性の高いアーキテクチャ

Labsの主な使用ケース・アプリケーション

  • 自律チャットボットの構築
  • データ取得と分析のパイプライン
  • ドキュメントの要約とQAエージェント
  • 自動化研究アシスタント
  • カスタマーサポートチケットのトリアージ

LabsのFAQs

Labs会社情報

Labs のレビュー

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Labsの主な競合と代替品は?

  • LangChain
  • Haystack
  • LlamaIndex
  • Semantic Kernel
  • AutoGen

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