Mirascope

Описание

Mirascope предлагает новый подход к разработке AI-агентов, позиционируя себя как «LLM Anti-Framework». Эта философия подчеркивает гибкость и прямой контроль для AI-инженеров, отходя от жестких, предвзятых фреймворков. Основное обещание Mirascope — дать разработчикам возможность более эффективно «Создавать. Наблюдать. Итерировать. Развертывать.» свои AI-приложения.

По своей сути Mirascope предоставляет надежный набор инструментов, который бесшовно интегрируется с популярными LLM-провайдерами, такими как OpenAI, Anthropic и Google. Платформа облегчает создание сложных AI-агентов, позволяя разработчикам определять инструменты и вызовы LLM в своем коде. Ключевая продемонстрированная функция — возможность определять пользовательские инструменты, такие как функция `library` для поиска книг по жанру, которые затем могут использоваться LLM-агентами.

Система включает расширенные функции наблюдаемости, такие как автоматическое версионирование, трассировка и отслеживание затрат для каждого взаимодействия с LLM. Это иллюстрируется декоратором `@ops.version()`, который автоматически регистрирует и отслеживает запуски агентов. Предоставленный фрагмент кода показывает агента под названием `librarian`, который использует инструмент `library` и взаимодействует с LLM. Поток выполнения агента, включая вызовы инструментов, их результаты и окончательный текстовый ответ, четко отслеживается.

Механизм цикла агента Mirascope позволяет динамически взаимодействовать, где агент может выполнять инструменты, получать их результаты, а затем возобновлять процесс мышления на основе новой информации. Эта итеративная возможность имеет решающее значение для создания сложных AI-агентов, которые могут выполнять многошаговые рассуждения и действия. Платформа призвана упростить сложный процесс разработки AI-агентов, делая его более доступным и управляемым для инженеров.

Целевая аудитория Mirascope включает AI-инженеров, специалистов по машинному обучению и разработчиков, работающих над приложениями, использующими большие языковые модели. Он особенно полезен для тех, кому требуется детальный контроль над поведением своего AI-агента, кто нуждается в подробной информации о производительности своего агента и хочет оптимизировать затраты и эффективность. Абстрагируя большую часть шаблонного кода и предоставляя встроенную наблюдаемость, Mirascope ускоряет цикл разработки.

Основные функции Mirascope

• Анти-фреймворк LLM для гибкой разработки AI-агентов

• Интеграция с LLM от OpenAI, Anthropic и Google

• Определение и использование пользовательских инструментов в AI-агентах

• Автоматическое версионирование запусков агентов

• Комплексная трассировка взаимодействий с LLM и вызовов инструментов

• Встроенное отслеживание затрат на использование LLM

• Итеративный цикл агента для динамического выполнения и ответа

• Функции наблюдаемости для циклов создания, наблюдения, итерации и развертывания

• Оптимизированная разработка от экспериментов до развертывания

Как использовать Mirascope?

1. 1

   Определите инструменты LLM: Создайте функции Python для конкретных задач.

2. 2

   Декорируйте вызовы LLM: Используйте `@llm.call` для указания модели и инструментов.

3. 3

   Реализуйте логику агента: Структурируйте поток взаимодействия для вашего агента.

4. 4

   Запустите цикл агента: Запустите агента и итеративно обрабатывайте вызовы инструментов.

5. 5

   Наблюдайте и итерируйте: Используйте трассировку и версионирование для улучшения поведения агента.

6. 6

   Разверните AI-приложения: Разверните разработанные и оптимизированные AI-агенты.

Варианты использования Mirascope

• Разработка AI-агентов
• Наблюдаемость LLM
• Итеративный дизайн ИИ
• Интеграция инструментов
• Оптимизация затрат
• Автоматическое версионирование

Часто задаваемые вопросы Mirascope

• Какова основная философия Mirascope?

  Mirascope работает как «LLM Anti-Framework», отдавая приоритет гибкости и прямому контролю для AI-инженеров над жесткими, предвзятыми структурами.

• Какие LLM-провайдеры поддерживает Mirascope?

  Mirascope поддерживает интеграцию с основными LLM-провайдерами, включая OpenAI, Anthropic и Google.

• Как Mirascope помогает в разработке AI-агентов?

  Он предоставляет набор инструментов для создания, наблюдения и итеративной доработки AI-агентов, включая автоматическое версионирование, трассировку и отслеживание затрат.

• Каковы преимущества использования цикла агента Mirascope?

  Цикл агента позволяет динамически выполнять действия, давая агентам возможность вызывать инструменты, обрабатывать их результаты и возобновлять мышление для многошаговых задач.

• Могу ли я определять пользовательские инструменты с помощью Mirascope?

  Да, Mirascope позволяет разработчикам определять пользовательские функции Python в качестве инструментов, которые могут использоваться LLM-агентами.

• Какую наблюдаемость предлагает Mirascope?

  Mirascope обеспечивает автоматическое версионирование, трассировку всех взаимодействий и отслеживание затрат на использование LLM.

• Кто является целевой аудиторией Mirascope?

  Mirascope разработан для AI-инженеров, специалистов по машинному обучению и разработчиков, создающих приложения на базе LLM.

• Как Mirascope помогает в развертывании AI-приложений?

  Оптимизируя этапы создания, наблюдения и итерации, Mirascope помогает ускорить процесс развертывания функциональных AI-агентов.

• Что означает «LLM Anti-Framework» в контексте Mirascope?

  Это означает отход от традиционных, ограничительных фреймворков, предоставляя разработчикам больше свободы и контроля над тем, как они создают AI-агентов.

• Отслеживает ли Mirascope стоимость использования LLM?

  Да, Mirascope включает отслеживание затрат как функцию, помогающую контролировать и управлять расходами на LLM.