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Labs提供一種專用於協調大型語言模型工作流程的領域特定語言。有了Labs,開發者可以定義包括提示、工具和決策邏輯的代理,實現自主任務執行。輕量級且可嵌入的DSL簡化了AI代理的創建、測試和部署,支持自定義管道、條件流程和外部API。Labs抽象了底層的LLM集成,提供無縫擴展性和快速原型設計,適用於AI驅動的自動化。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 14 2025
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AI平台與框架
開發環境
#AI代理框架
#開源DSL
#大型語言模型
#互動原型設計
#數據檢索自動化
#API整合
#模組化架構
#開發者工具
#代理流程管理
#輕量級運行時
#條件工作流程
#提示管理
#AI編程
#即時執行
#外部工具整合
#可重複使用的組件
#快速部署
#上下文編程
#代理開發
#性能優化
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Labs提供一種專用於協調大型語言模型工作流程的領域特定語言。有了Labs,開發者可以定義包括提示、工具和決策邏輯的代理,實現自主任務執行。輕量級且可嵌入的DSL簡化了AI代理的創建、測試和部署,支持自定義管道、條件流程和外部API。Labs抽象了底層的LLM集成,提供無縫擴展性和快速原型設計,適用於AI驅動的自動化。
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精選
Labs 是什麼?
Labs是一個開源、可嵌入的領域專用語言,用於定義和執行使用大型語言模型的AI代理。它提供聲明提示、管理上下文、條件分支和集成外部工具(如數據庫、API)的結構。使用Labs,開發者可以將代理工作流程描述為代碼,協調多步任務,如資料檢索、分析和生成。該框架將DSL腳本編譯成可執行的管道,可用於本地或生產環境。Labs支持交互式REPL、命令列工具,並與標準LLM提供商集成。其模組化架構允許輕鬆擴展自定義函數和工具,促進快速原型及可維護的代理開發。輕量運行時確保低資源開銷,無縫嵌入現有應用。
誰會使用 Labs?
AI與ML開發者
整合LLM的軟體工程師
建立AI驅動自動化的新創公司
自然語言處理研究人員
創建自主代理的產品團隊
如何使用 Labs?
第一步:通過npm或pip安裝Labs並配置環境。
第二步:撰寫Labs DSL腳本,定義提示、上下文和流程控制。
第三步:使用Labs的CLI或REPL在本地運行並測試你的代理。
第四步:將Labs運行時集成到你的應用程式碼中,用於生產。
第五步:利用SDK擴展自定義工具、API或提供者。
平台
mac
windows
linux
Labs 的核心特徵與益處
主要功能
DSL語法用於代理定義
提示與上下文管理
條件分支與循環
集成外部工具/API
交互式REPL與CLI工具
支持多個LLM提供商
模組化擴展自定義功能
優點
簡化AI代理協調工作
快速原型設計與部署
輕量級且可嵌入的運行時
一致且可重複的工作流程
可擴展架構方便自定義工具
Labs 的主要使用案例與應用
建立自主聊天機器人
資料檢索與分析管道
文件摘要與QA代理
自動研究助手
客戶支援票證分流
Labs 的常見問答
什麼是Labs?
我如何安裝Labs?
支持哪些LLM供應商?
我可以用自定義工具擴展Labs嗎?
我如何除錯DSL腳本?
Labs是開源的嗎?
如何在生產中部署Labs代理?
Labs支持串流輸出嗎?
支持哪些平台?
我可以在哪裡找到文檔?
Labs 公司信息
labs-lang
labs-lang
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