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Labs fornece uma linguagem específica de domínio para orquestrar fluxos de trabalho de grandes modelos de linguagem. Com Labs, os desenvolvedores podem definir agentes que incluem prompts, ferramentas e lógica de decisão, possibilitando a execução autônoma de tarefas. A DSL leve e incorporável simplifica a criação, teste e implantação de agentes de IA, com suporte para pipelines personalizáveis, fluxos condicionais e APIs externas. Labs abstrai as integrações subjacentes de LLMs, oferecendo extensibilidade fluida e prototipagem rápida para automação orientada por IA.
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May 14 2025
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Labs fornece uma linguagem específica de domínio para orquestrar fluxos de trabalho de grandes modelos de linguagem. Com Labs, os desenvolvedores podem definir agentes que incluem prompts, ferramentas e lógica de decisão, possibilitando a execução autônoma de tarefas. A DSL leve e incorporável simplifica a criação, teste e implantação de agentes de IA, com suporte para pipelines personalizáveis, fluxos condicionais e APIs externas. Labs abstrai as integrações subjacentes de LLMs, oferecendo extensibilidade fluida e prototipagem rápida para automação orientada por IA.
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Em Destaque

O que é Labs?

Labs é uma linguagem de domínio específico de código aberto, incorporável, projetada para definir e executar agentes de IA usando grandes modelos de linguagem. Ela fornece construções para declarar prompts, gerenciar contexto, fazer ramificações condicionais e integrar ferramentas externas (por exemplo, bancos de dados, APIs). Com Labs, os desenvolvedores descrevem fluxos de trabalho de agentes como código, orquestrando tarefas de múltiplas etapas, como recuperação de dados, análise e geração. O framework compila scripts DSL em pipelines executáveis que podem ser rodados localmente ou em produção. Labs suporta REPL interativo, ferramentas de linha de comando e integração com provedores padrão de LLM. Sua arquitetura modular permite fácil extensão com funções e utilitários personalizados, promovendo prototipagem rápida e desenvolvimento de agentes sustentável. A runtime leve garante baixa sobrecarga e integração transparente em aplicações existentes.

Quem usará Labs?

  • Desenvolvedores de IA e ML
  • Engenheiros de software integrando LLMs
  • Startups construindo automação baseada em IA
  • Pesquisadores de NLP
  • Equipes de produto criando agentes autônomos

Como usar Labs?

  • Passo 1: Instale o Labs via npm ou pip e configure seu ambiente.
  • Passo 2: Escreva um script DSL do Labs para definir prompts, contexto e fluxo de controle.
  • Passo 3: Use o CLI ou REPL do Labs para executar e testar seu agente localmente.
  • Passo 4: Integre o runtime do Labs no seu código de aplicação para produção.
  • Passo 5: Faça extensões com ferramentas personalizadas, APIs ou provedores usando o SDK.

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de Labs

Principais recursos

  • Sintaxe DSL para definição de agentes
  • Gerenciamento de prompts e contexto
  • Ramificações condicionais e loops
  • Integração com ferramentas/APIs externas
  • REPL interativo e ferramentas de CLI
  • Suporte para múltiplos provedores de LLM
  • Extensão modular com funções personalizadas

Os benefícios

  • Simplifica a orquestração de agentes de IA
  • Prototipagem rápida e implantação
  • Runtime leve e incorporável
  • Fluxos de trabalho consistentes e reproduzíveis
  • Arquitetura extensível para ferramentas personalizadas

Principais Casos de Uso & Aplicações de Labs

  • Construção de chatbots autônomos
  • Pipelines de recuperação e análise de dados
  • Sumarização de documentos e agentes de QA
  • Assistentes de pesquisa automatizada
  • Triagem de tickets de suporte ao cliente

FAQs sobre Labs

Informações da Empresa Labs

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Principais Concorrentes e Alternativas de Labs?

  • LangChain
  • Haystack
  • LlamaIndex
  • Semantic Kernel
  • AutoGen

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