Repolode
ax-llm

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. 1

    Установите пакет TypeScript из npm

    npm install @ax-llm/ax
  2. 2

    Импортируйте ai и ax и создайте классификатор с помощью ключа API OpenAI

  3. 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

Python-фреймворк для создания приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, эмбеддингов, векторных хранилищ и сторонних интеграций.

149,1 тыс.+426 за неделю25,1 тыс.PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 11 часов назад

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.

6,8 тыс.+58 за неделю966TypeScriptMITОбновлён 2 месяца назад