Labs предоставляет предметно-ориентированный язык для оркестровки рабочих процессов крупных языковых моделей. С помощью Labs разработчики могут определять агентов, включающих подсказки, инструменты и логику принятия решений, обеспечивая автономное выполнение задач. Легкий, встраиваемый DSL упрощает создание, тестирование и развертывание AI-агентов с поддержкой настраиваемых пайплайнов, условных потоков и внешних API. Labs абстрагирует внутренние интеграции LLM, предлагая бесшовную расширяемость и быстрое прототипирование для автоматизации на базе ИИ.
Labs предоставляет предметно-ориентированный язык для оркестровки рабочих процессов крупных языковых моделей. С помощью Labs разработчики могут определять агентов, включающих подсказки, инструменты и логику принятия решений, обеспечивая автономное выполнение задач. Легкий, встраиваемый DSL упрощает создание, тестирование и развертывание AI-агентов с поддержкой настраиваемых пайплайнов, условных потоков и внешних API. Labs абстрагирует внутренние интеграции LLM, предлагая бесшовную расширяемость и быстрое прототипирование для автоматизации на базе ИИ.
Labs — это open-source предметно-ориентированный язык, предназначенный для определения и выполнения AI-агентов с использованием крупномасштабных языковых моделей. Он предоставляет конструкции для объявления подсказок, управления контекстом, условного ветвления и интеграции внешних инструментов (например, баз данных, API). С помощью Labs разработчики описывают рабочие процессы агентов в виде кода, координируя многошаговые задачи, такие как извлечение данных, анализ и генерация. Фреймворк компилирует DSL-скрипты в исполняемые пайплайны, которые можно запускать локально или в production. Labs поддерживает интерактивный REPL, инструменты командной строки и интегрируется с поставщиками стандартных LLM. Его модульная архитектура позволяет легко расширять функциональность с помощью пользовательских функций и утилит, способствуя быстрому прототипированию и сопровождаемому развитию агентов. Легкий рантайм обеспечивает низкую нагрузку и бесшовную интеграцию в существующие приложения.
Кто будет использовать Labs?
Разработчики ИИ и ML
Инженеры-программисты, интегрирующие LLM
Стартапы, создающие автоматизацию на базе ИИ
Исследователи NLP
Команды продукта, создающие автономных агентов
Как использовать Labs?
Шаг 1: Установите Labs через npm или pip и настройте окружение.
Шаг 2: Напишите скрипт DSL Labs для определения подсказок, контекста и логики управления.
Шаг 3: Запустите и протестируйте своего агента через CLI или REPL локально.
Шаг 4: Интегрируйте runtime Labs в код вашего приложения для продакшена.
Шаг 5: Расширяйте его с помощью пользовательских инструментов, API или поставщиков через SDK.
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества Labs
Основные функции
Синтаксис DSL для определения агентов
Управление подсказками и контекстом
Условное ветвление и циклы
Интеграция с внешними инструментами/API
Интерактивный REPL и CLI
Поддержка нескольких поставщиков LLM
Модульное расширение с пользовательскими функциями
Преимущества
Упрощает оркестрацию AI-агентов
Позволяет быстро прототипировать и внедрять
Легкий, встраиваемый рантайм
Последовательные и воспроизводимые рабочие процессы
Расширяемая архитектура для пользовательских инструментов
Основные Сценарии Использования и Приложения Labs
Создание автономных чат-ботов
Рабочие процессы извлечения и анализа данных
Агенты для суммирования документов и QA
Автоматизированные исследовательские помощники
Кластеризация тикетов поддержки клиентов
Часто Задаваемые Вопросы о Labs
Что такое Labs?
Как установить Labs?
Какие провайдеры LLM поддерживаются?
Могу ли я расширить Labs пользовательскими инструментами?
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.