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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Labs
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。
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
Labs 公司信息
- labs-lang
Labs 評論
5/5
Labs 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- Semantic Kernel
- AutoGen