TreeInstructは、大規模言語モデルのための階層型・決定木ベースのプロンプトパイプラインを構築するフレームワークを提供します。ユーザーは、プロンプトや関数呼び出しを表すノードを定義し、モデルの出力に基づいて条件付き分岐を設定し、ツリーを実行して複雑なワークフローを誘導できます。OpenAIや他のLLMプロバイダーとの統合をサポートし、ロギングやエラー処理、カスタマイズ可能なノードパラメータを備え、多段階のインタラクションにおける透明性と柔軟性を確保します。

CodeInterpreter CodeBoxは、ウェブアプリ内にインタラクティブなコーディング体験を簡素化することを目的としています。ブラウザベースのコードエディターと構文ハイライト、そしてChatGPT Code Interpreterプラグインへの接続によるリアルタイムPython実行を提供します。開発者はファイルのアップロードとダウンロード、データ分析スクリプトの実行、グラフの生成、および結果のインライン表示が可能です。CodeBoxはOpenAIのAPIとの通信を管理し、実行コンテキストを扱い、カスタムイベントハンドリングのフックを提供します。これにより、AIを活用したツール、教育プラットフォーム、およびデータ駆動型ダッシュボードの迅速な開発が可能となります。

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。