Mirascope

Deskripsi

Mirascope menawarkan pendekatan baru untuk mengembangkan agen AI, memposisikan dirinya sebagai "Anti-Framework LLM." Filosofi ini menekankan fleksibilitas dan kontrol langsung bagi para insinyur AI, menjauh dari kerangka kerja yang kaku dan beropini. Janji inti Mirascope adalah memberdayakan pengembang untuk "Membangun. Mengamati. Mengulang. Mengirim." aplikasi AI mereka dengan lebih efisien.

Pada intinya, Mirascope menyediakan perangkat yang kuat yang terintegrasi secara mulus dengan penyedia LLM populer seperti OpenAI, Anthropic, dan Google. Platform ini memfasilitasi pembuatan agen AI yang kompleks dengan memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan panggilan LLM dalam kode mereka. Fitur utama yang didemonstrasikan adalah kemampuan untuk mendefinisikan alat kustom, seperti fungsi `library` untuk mencari buku berdasarkan genre, yang kemudian dapat digunakan oleh agen LLM.

Sistem ini menggabungkan fitur observabilitas canggih, termasuk versioning otomatis, tracing, dan pelacakan biaya untuk setiap interaksi LLM. Hal ini dicontohkan oleh dekorator `@ops.version()`, yang secara otomatis mencatat dan memantau eksekusi agen. Cuplikan kode yang disediakan menunjukkan agen bernama `librarian` yang menggunakan alat `library` dan berinteraksi dengan LLM. Alur eksekusi agen, termasuk panggilan alat, keluaran alat, dan respons teks akhir, dapat dilacak dengan jelas.

Mekanisme loop agen Mirascope memungkinkan interaksi dinamis, di mana agen dapat mengeksekusi alat, menerima keluarannya, dan kemudian melanjutkan proses berpikirnya berdasarkan informasi baru. Kemampuan iteratif ini sangat penting untuk membangun agen AI canggih yang dapat melakukan penalaran dan tindakan multi-langkah. Platform ini bertujuan untuk menyederhanakan proses pengembangan agen AI yang kompleks, membuatnya lebih mudah diakses dan dikelola oleh para insinyur.

Target audiens untuk Mirascope meliputi insinyur AI, praktisi machine learning, dan pengembang yang mengerjakan aplikasi yang memanfaatkan model bahasa besar. Ini sangat bermanfaat bagi mereka yang membutuhkan kontrol terperinci atas perilaku agen AI mereka, memerlukan wawasan mendalam tentang kinerja agen mereka, dan ingin mengoptimalkan biaya dan efisiensi. Dengan mengabstraksi banyak kode boilerplate dan menyediakan observabilitas bawaan, Mirascope mempercepat siklus pengembangan.

Fitur Inti Mirascope

• Anti-Framework LLM untuk pengembangan agen AI yang fleksibel

• Terintegrasi dengan LLM OpenAI, Anthropic, dan Google

• Definisikan dan gunakan alat kustom dalam agen AI

• Versioning otomatis eksekusi agen

• Tracing komprehensif interaksi LLM dan panggilan alat

• Pelacakan biaya bawaan untuk penggunaan LLM

• Loop agen iteratif untuk eksekusi dan respons dinamis

• Fitur observabilitas untuk siklus build, observe, iterate, dan ship

• Pengembangan yang disederhanakan dari eksperimen hingga penerapan

Cara menggunakan Mirascope?

1. 1

   Definisikan alat LLM: Buat fungsi Python untuk tugas-tugas spesifik.

2. 2

   Dekorasi panggilan LLM: Gunakan `@llm.call` untuk menentukan model dan alat.

3. 3

   Implementasikan logika agen: Susun alur interaksi untuk agen Anda.

4. 4

   Eksekusi loop agen: Jalankan agen dan proses panggilan alat secara iteratif.

5. 5

   Amati dan ulangi: Manfaatkan tracing dan versioning untuk menyempurnakan perilaku agen.

6. 6

   Kirim aplikasi AI: Terapkan agen AI yang telah dikembangkan dan dioptimalkan.

Kasus Penggunaan Mirascope

• Pengembangan Agen AI
• Observabilitas LLM
• Desain AI Iteratif
• Integrasi Alat
• Optimasi Biaya
• Versioning Otomatis

FAQ dari Mirascope

• Apa filosofi inti Mirascope?

  Mirascope beroperasi sebagai "Anti-Framework LLM," memprioritaskan fleksibilitas dan kontrol langsung bagi para insinyur AI daripada struktur yang kaku dan beropini.

• Penyedia LLM mana yang didukung Mirascope?

  Mirascope mendukung integrasi dengan penyedia LLM utama termasuk OpenAI, Anthropic, dan Google.

• Bagaimana Mirascope membantu pengembangan agen AI?

  Ini menyediakan perangkat untuk membangun, mengamati, dan mengulang agen AI, menampilkan versioning otomatis, tracing, dan pelacakan biaya.

• Apa manfaat menggunakan loop agen Mirascope?

  Loop agen memungkinkan eksekusi dinamis, memungkinkan agen untuk memanggil alat, memproses keluarannya, dan melanjutkan pemikirannya untuk tugas multi-langkah.

• Bisakah saya mendefinisikan alat kustom dengan Mirascope?

  Ya, Mirascope memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan fungsi Python kustom sebagai alat yang dapat digunakan oleh agen LLM.

• Jenis observabilitas apa yang ditawarkan Mirascope?

  Mirascope menyediakan versioning otomatis, tracing semua interaksi, dan pelacakan biaya untuk penggunaan LLM.

• Siapa target audiens untuk Mirascope?

  Mirascope dirancang untuk insinyur AI, praktisi machine learning, dan pengembang yang membangun aplikasi bertenaga LLM.

• Bagaimana Mirascope membantu dalam pengiriman aplikasi AI?

  Dengan menyederhanakan fase build, observe, dan iterate, Mirascope membantu mempercepat proses penerapan agen AI yang berfungsi.

• Apa arti 'Anti-Framework LLM' dalam konteks Mirascope?

  Ini menandakan pergeseran dari kerangka kerja tradisional yang membatasi, menawarkan pengembang lebih banyak kebebasan dan kontrol dalam cara mereka membangun agen AI.

• Apakah Mirascope melacak biaya penggunaan LLM?

  Ya, Mirascope menyertakan pelacakan biaya sebagai fitur untuk membantu memantau dan mengelola pengeluaran LLM.