Клиентская библиотека Python, которая предоставляет единый простой интерфейс к API разных AI-провайдеров для работы с текстом, структурированными данными и диалогами.
ax-llm/ax
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.
- Звёзды
- 2,978
- Форки
- 201
- Открытые issues
- 5
- Последний коммит
- 3 дня назад
Что это?
Ax позволяет описывать задачи для LLM с помощью типизированных сигнатур: в виде короткого DSL, через fluent builder или валидаторы Standard Schema, например Zod, Valibot и ArkType. Результаты преобразуются в типизированные значения и проходят валидацию; при ошибке валидации запрос повторяется. Переключение имени провайдера позволяет выбирать среди множества облачных и локальных бэкендов моделей, включая OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama и совместимые с OpenAI эндпоинты.
Помимо сигнатур, проект предоставляет агентов с изолированной средой выполнения JavaScript и рекурсивным выполнением задач с длинным контекстом, типизированные графы рабочих процессов с ветвлениями, циклами и параллельными шагами, а также оптимизаторы, такие как GEPA и few-shot bootstrapping. Поддерживаются также мультимодальные входные данные, потоковая обработка с разбором отдельных полей, вызов инструментов и MCP-серверы в качестве источников инструментов.
Та же модель программирования компилируется в пакеты Python, Java, C++, Go и Rust, хранящиеся в репозитории, поэтому программы можно переносить между стеками выполнения.
Ключевые возможности
- 01Типизированный структурированный вывод через строковый DSL, fluent builder или схемы Zod/Valibot/ArkType
- 02Единый API для множества провайдеров моделей с переключением по имени профиля
- 03Агенты с изолированной средой выполнения JS, воспроизведением с контрольными точками, а также загрузкой памяти и навыков
- 04Типизированные графы рабочих процессов с ветвлениями, циклами и параллельным выполнением
- 05Оптимизаторы, включая GEPA и few-shot bootstrapping
- 06Потоковый разбор, вызов инструментов и поддержка MCP-клиента
Сценарии использования
- Извлечение структурированных данных из писем, заявок или документов в типизированные объекты
- Создание приложений на TypeScript, которые обращаются к LLM и проверяют результаты
- Создание многошаговых конвейеров LLM с ветвлениями и логикой повторных попыток
- Автоматическая настройка промптов по размеченному набору для оценки
Быстрый старт
- 1
Установите пакет TypeScript из npm
npm install @ax-llm/ax - 2
Импортируйте ai и ax и создайте классификатор с помощью ключа API OpenAI
- 3
Запустите классификатор, вызвав forward с LLM и текстом отзыва
Что важно знать
- Для вызовов LLM нужен ключ API от поставщика моделей, например OpenAI или Anthropic.
- Версии на других языках (Python, Java, C++, Go, Rust) генерируются из исходного кода TypeScript и могут отставать от него.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое ax?
- 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. Ax позволяет описывать задачи для LLM с помощью типизированных сигнатур: в виде короткого DSL, через fluent builder или валидаторы Standard Schema, например Zod, Valibot и ArkType. Результаты преобразуются в типизированные значения и проходят валидацию; при ошибке валидации запрос повторяется. Переключение имени провайдера позволяет выбирать среди множества облачных и локальных бэкендов моделей, включая OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama и совместимые с OpenAI эндпоинты.
- ax можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- ax распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- ax всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в ax — 3 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать ax?
- Извлечение структурированных данных из писем, заявок или документов в типизированные объекты Создание приложений на TypeScript, которые обращаются к LLM и проверяют результаты Создание многошаговых конвейеров LLM с ветвлениями и логикой повторных попыток Автоматическая настройка промптов по размеченному набору для оценки
- Как установить ax?
- Установите пакет TypeScript из npm: npm install @ax-llm/ax Импортируйте ai и ax и создайте классификатор с помощью ключа API OpenAI Запустите классификатор, вызвав forward с LLM и текстом отзыва
- Где скачать ax?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/ax-llm/ax
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Лёгкий Python-фреймворк для создания модульных конвейеров AI-агентов со схемами на базе Instructor и Pydantic.
Python-фреймворк для создания приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, эмбеддингов, векторных хранилищ и сторонних интеграций.
SDK с открытым исходным кодом защищает AI-приложения от prompt injection, маскирует персональные данные и секреты и сканирует репозитории на атаки, нацеленные на AI-агентов.
Python-фреймворк для проверки входных данных и ответов LLM-приложений и генерации структурированных данных по заданной схеме.
Независимый от провайдера TypeScript-инструментарий для создания приложений и агентов на базе AI с React, Next.js, Svelte, Vue и Node.js.