الوصف
يمكّن Ax المطورين من بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية باستخدام TypeScript من خلال التركيز على التوقيعات التعريفية بدلاً من هندسة المطالبات اليدوية. يقوم إطار العمل بترجمة المدخلات والمخرجات الآمنة من حيث النوع إلى استدعاءات LLM محسّنة، والتي يتم بعد ذلك ربطها بسلاسة في وكلاء متطورين وتدفقات معقدة وخطوط أنابيب ذاتية التحسين. يضمن هذا النهج أن تكون التطبيقات جاهزة للإنتاج من اليوم الأول، مع دمج ميزات تم اختبارها ميدانيًا مثل البث المباشر من طرف إلى طرف، والتحقق المستند إلى Zod مع إعادة المحاولة التلقائية، وقابلية المراقبة باستخدام OpenTelemetry للحصول على رؤى عميقة.
قراءة المزيد
تم تصميم Ax بدون أي تبعيات خارجية، مما يضمن وقت تشغيل خفيف الوزن ومستقر. يدعم النشر الشامل عبر Node.js و Deno والمتصفحات، مستفيدًا من Web Workers للتنفيذ المعزول. يتمثل أحد الابتكارات الرئيسية في مُحسِّن GEPA متعدد الأهداف، والذي يساعد على موازنة مقاييس الأداء الهامة مثل الدقة والسرعة والتكلفة عن طريق إرجاع حدود باريتو. يتيح ذلك للمطورين اختيار المقايضة المثلى لاحتياجاتهم الخاصة.
للتعامل مع المهام المعقدة ذات السياق الطويل، يقدم Ax نموذج اللغة التكراري العميق السياق. تتيح هذه الميزة تحليل السياق الطويل بجلسات مستمرة وتحسين تكراري، مع إبقاء السياق الواسع خارج المطالبة الجذرية وتقليل تكاليف الرموز بشكل كبير. يتم تسهيل الوكلاء المستقلين من خلال AxAgent، الذي يدعم حلقات ReAct، واستدعاء الأدوات، والوكلاء الفرعيين، وسياسات السياق، واكتشاف الوظائف الديناميكي، وكل ذلك تتم إدارته ضمن وقت تشغيل JavaScript آمن مع إدارة سياق تم حفظ نقاط التفتيش فيه.
توفر توقيعات TypeScript بأسلوب DSPy الخاصة بإطار العمل أمانًا شاملاً من طرف إلى طرف، مما يضمن اكتشاف عدم تطابق الأشكال في وقت الترجمة. ويكمل ذلك الضبط التلقائي للمطالبات باستخدام مُحسِّن GEPA، الذي يجد مجموعة التعليمات المثلى لزيادة الدقة عبر مجموعات بيانات التقييم دون هندسة مطالبات يدوية. تقدم Ax مجموعة شاملة من الأدوات بما في ذلك AxGen لتعريف التوقيع وإنشاء المخرجات المنظمة، و AxAI للوصول الموحد إلى أكثر من 15 مزود LLM، و AxAgent لبناء وكلاء معقدين، و AxFlow لتنسيق خطوط الأنابيب، و AxLearn للتحسين الذاتي.
تم بناء Ax للإنتاج، ويتميز بتغطية اختبار شاملة، وتكامل كامل لـ OpenTelemetry للتتبع الموزع والمقاييس التفصيلية، وتتبع التكاليف لكل طلب، ومعالجة أخطاء على مستوى المؤسسات. إن قدرته على التشغيل المتعدد ونظام الأنواع الغني، الذي يدعم السلاسل والأرقام والقيم المنطقية والفئات والمصفوفات و JSON والصور والصوت والتواريخ، تجعله خيارًا متعدد الاستخدامات لمجموعة واسعة من احتياجات تطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين التكامل مع قواعد البيانات عبر GraphJin كأداة MCP، مما يوسع قدرات وكلاء Ax.
- الفئةأدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي
- النشرسحابي
الميزات الأساسية لـ Ax
تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الآمنة من حيث النوع في TypeScript
توقيعات تعريفية لمدخلات ومخرجات LLM
الترجمة التلقائية للتوقيعات إلى استدعاءات LLM محسّنة
ربط استدعاءات LLM في وكلاء وتدفقات وخطوط أنابيب
ميزات جاهزة للإنتاج: البث المباشر، التحقق، إعادة المحاولة التلقائية
تكامل OpenTelemetry للمراقبة والقياس عن بعد
دعم وقت التشغيل الشامل لـ Node.js و Deno والمتصفحات
مُحسِّن GEPA متعدد الأهداف لمقايضات الدقة مقابل السرعة مقابل التكلفة
نموذج اللغة التكراري العميق السياق لتحليل السياق الطويل
AxAgent لبناء وكلاء مستقلين مع حلقات ReAct واستدعاء الأدوات
توقيعات TypeScript بأسلوب DSPy مع التحقق في وقت الترجمة
الضبط التلقائي لأمثلة قليلة اللقطات وتحسين المطالبات
واجهة موحدة لأكثر من 15 مزود LLM
تتبع التكاليف المدمج ومعالجة الأخطاء على مستوى المؤسسات
التكامل مع قواعد البيانات عبر أدوات GraphJin MCP
البدء مع Ax
تعريف قدرات الذكاء الاصطناعي: قم بتعريف المدخلات والمخرجات باستخدام توقيعات آمنة من حيث النوع.
إنشاء مثيل LLM: اتصل بمزود LLM المفضل لديك باستخدام واجهة موحدة.
بناء الوكلاء والتدفقات: قم بربط التوقيعات في وكلاء أو خطوط أنابيب أو حلقات ReAct معقدة.
التنفيذ والبث المباشر: قم بتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، مع خيارات لإخراج البث المباشر في الوقت الفعلي.
التحقق وإعادة المحاولة: استفد من التحقق المدمج وإعادة المحاولات التلقائية للتنفيذ القوي.
المراقبة والتحسين: استخدم OpenTelemetry للمراقبة و GEPA لتحسين الأداء.
حالات استخدام Ax
- تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي
- استخراج البيانات وتنظيمها
- إنشاء المحتوى
- تحليل السياق الطويل
- خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي للإنتاج
- تطوير تطبيقات عبر LLM
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي
