Biblioteca cliente de Python que integra varias API de proveedores de IA en una interfaz sencilla para texto, datos estructurados y conversaciones.
ax-llm/ax
Framework al estilo DSPy y con prioridad en TypeScript para crear programas LLM tipados y estructurados, con agentes, flujos y optimizadores; también se compila a Python, Java, C++, Go y Rust.
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- Forks
- 201
- Issues abiertos
- 5
- Último commit
- hace 7 horas
¿Qué es?
Ax permite describir tareas de LLM mediante firmas tipadas, ya sea con un DSL en forma de cadena breve, un constructor fluido o validadores de Standard Schema como Zod, Valibot y ArkType. Los resultados se analizan y validan para convertirlos en valores tipados, y se vuelven a intentar si la validación falla. Un único cambio en el nombre del proveedor permite elegir entre numerosos backends de modelos alojados y locales, como OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama y endpoints compatibles con OpenAI.
Además de las firmas, el proyecto ofrece agentes con un entorno de ejecución de JavaScript aislado y ejecución recursiva con contexto largo; grafos de flujos de trabajo tipados con bifurcaciones, bucles y pasos paralelos; y optimizadores como GEPA y el bootstrapping con few-shot. También admite entradas multimodales, streaming con análisis por campo, llamadas a herramientas y servidores MCP como fuentes de herramientas.
El mismo modelo de programación se compila en paquetes de Python, Java, C++, Go y Rust incluidos en el repositorio, para que los programas puedan trasladarse entre distintas pilas de ejecución.
Funciones clave
- 01Resultados estructurados tipados a partir de un DSL de cadenas, un constructor fluido o esquemas de Zod/Valibot/ArkType
- 02API unificada para numerosos proveedores de modelos, seleccionados mediante el nombre de un perfil
- 03Agentes con entorno de ejecución de JS aislado, reproducción con puntos de control y carga de memoria y habilidades
- 04Grafos de flujos de trabajo tipados con bifurcaciones, bucles y ejecución en paralelo
- 05Optimizadores como GEPA y bootstrapping con few-shot
- 06Análisis en streaming, llamadas a herramientas y compatibilidad con clientes MCP
Casos de uso
- Extraer datos estructurados de correos electrónicos, tickets o documentos y convertirlos en objetos tipados
- Crear aplicaciones TypeScript que llamen a LLM y obtengan resultados validados
- Crear pipelines de LLM de varios pasos con bifurcaciones y lógica de reintentos
- Ajustar prompts automáticamente con un conjunto de evaluación etiquetado
Inicio rápido
- 1
Instala el paquete de TypeScript desde npm
npm install @ax-llm/ax - 2
Importa ai y ax y crea un clasificador con tu clave de API de OpenAI
- 3
Ejecuta el clasificador llamando a forward con un LLM y el texto de la reseña
Antes de usarlo
- Para ejecutar llamadas a LLM, necesitas una clave de API de un proveedor de modelos como OpenAI o Anthropic.
- Las versiones en otros lenguajes (Python, Java, C++, Go y Rust) se generan a partir del código fuente de TypeScript y pueden quedarse desactualizadas.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es ax?
- Framework al estilo DSPy y con prioridad en TypeScript para crear programas LLM tipados y estructurados, con agentes, flujos y optimizadores; también se compila a Python, Java, C++, Go y Rust. Ax permite describir tareas de LLM mediante firmas tipadas, ya sea con un DSL en forma de cadena breve, un constructor fluido o validadores de Standard Schema como Zod, Valibot y ArkType. Los resultados se analizan y validan para convertirlos en valores tipados, y se vuelven a intentar si la validación falla. Un único cambio en el nombre del proveedor permite elegir entre numerosos backends de modelos alojados y locales, como OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama y endpoints compatibles con OpenAI.
- ¿ax es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- ax es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿ax sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de ax fue el 6 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar ax?
- Extraer datos estructurados de correos electrónicos, tickets o documentos y convertirlos en objetos tipados Crear aplicaciones TypeScript que llamen a LLM y obtengan resultados validados Crear pipelines de LLM de varios pasos con bifurcaciones y lógica de reintentos Ajustar prompts automáticamente con un conjunto de evaluación etiquetado
- ¿Cómo se instala ax?
- Instala el paquete de TypeScript desde npm: npm install @ax-llm/ax Importa ai y ax y crea un clasificador con tu clave de API de OpenAI Ejecuta el clasificador llamando a forward con un LLM y el texto de la reseña
- ¿Dónde consigo ax?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/ax-llm/ax
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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