Лёгкий Python-фреймворк для создания модульных конвейеров AI-агентов со схемами на базе Instructor и Pydantic.
Mirascope/mirascope
Инструментарий для Python и TypeScript, который позволяет вызывать любые передовые LLM через единый интерфейс и использовать декораторы для промптов, структурированного вывода и инструментов.
- Звёзды
- 1,535
- Форки
- 154
- Открытые issues
- 24
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
Mirascope — библиотека для работы с большими языковыми моделями на Python и TypeScript. Вместо тяжёлого фреймворка с собственными абстракциями она предлагает единый интерфейс для вызова любых передовых LLM, поэтому для перехода к другому провайдеру обычно достаточно изменить строку с названием модели.
Основная точка входа — декоратор: функция, возвращающая промпт, оборачивается с указанием идентификатора модели, например anthropic/claude-sonnet-4-5, а при вызове функции возвращается объект ответа. Результат можно преобразовать в модель Pydantic, передав аргумент format. Инструменты, определённые с помощью декоратора, можно выполнять и передавать их результаты обратно в диалог, организуя простой цикл агента.
В репозитории-монорепозитории собраны Python-пакет, реализация на TypeScript, примеры для обоих языков, сайт документации и общие материалы для неё.
Ключевые возможности
- 01Вызывает модели разных LLM-провайдеров, используя единый формат идентификатора модели.
- 02Позволяет задавать промпты в виде декорированных функций Python.
- 03Преобразует вывод модели в модели Pydantic с помощью аргумента format.
- 04Превращает декорированные функции в инструменты и выполняет вызовы инструментов в цикле.
- 05Помимо Python-пакета, включает реализацию на TypeScript.
Сценарии использования
- Разработка функции на Python с использованием LLM, которой нужен структурированный вывод в формате JSON.
- Создание простого агента, использующего инструменты, без перехода на большой фреймворк.
- Переход между провайдерами моделей без переписывания мест вызова.
- Быстрое прототипирование вызовов LLM в проектах на Python или TypeScript.
Быстрый старт
- 1
Установите Mirascope с помощью uv
uv add "mirascope[all]" - 2
Вызовите LLM с помощью декоратора @llm.call и выведите ответ
Что важно знать
- Для вызова моделей нужен API-ключ поставщика модели.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое mirascope?
- Инструментарий для Python и TypeScript, который позволяет вызывать любые передовые LLM через единый интерфейс и использовать декораторы для промптов, структурированного вывода и инструментов. Mirascope — библиотека для работы с большими языковыми моделями на Python и TypeScript. Вместо тяжёлого фреймворка с собственными абстракциями она предлагает единый интерфейс для вызова любых передовых LLM, поэтому для перехода к другому провайдеру обычно достаточно изменить строку с названием модели.
- mirascope можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- mirascope распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- mirascope всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в mirascope — 5 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать mirascope?
- Разработка функции на Python с использованием LLM, которой нужен структурированный вывод в формате JSON. Создание простого агента, использующего инструменты, без перехода на большой фреймворк. Переход между провайдерами моделей без переписывания мест вызова. Быстрое прототипирование вызовов LLM в проектах на Python или TypeScript.
- Как установить mirascope?
- Установите Mirascope с помощью uv: uv add "mirascope[all]" Вызовите LLM с помощью декоратора @llm.call и выведите ответ
- Где скачать mirascope?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Mirascope/mirascope
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Фреймворк в духе DSPy с приоритетом TypeScript для создания типизированных структурированных LLM-программ, агентов, потоков и оптимизаторов; компилируется также в Python, Java, C++, Go и Rust.
Библиотека Python для создания генеративных программ, превращающих типизированные вызовы LLM в структурированные, тестируемые и самопроверяющиеся AI-процессы.
Шаблон для LangGraph Studio: LLM-агент исследует темы в интернете и заполняет пользовательскую JSON-схему.
Библиотека Python, которая предоставляет единый интерфейс для чата, потоковой передачи, вызова инструментов и структурированного вывода у разных AI-провайдеров.
BAML — язык программирования для создания ИИ-агентов: типизированные функции, компилятор на Rust и вызов из TypeScript, Python, Go и других языков.