דילוג לתוכן
AGENT-LAB

חיפוש בתיעוד

הקלידו כדי לחפש בכל דפי התיעוד.

קוד פתוח · MIT · Python 3.12+‎

Agent-Lab

לבנות, לדמות ולבדוק סוכני LLM.

פריימוורק Python קלאוד־נייטיב על גבי FastAPI, LangGraph ו־PostgreSQL.

מתחיליםלקריאת התיעוד
$ uvx cookiecutter gh:btech-software/agent-lab --directory cookiecutter
$ cd my-agent-app && docker compose up --build -d
$ curl http://localhost:18000/status/liveness
# REST API ב־/agents · שרת MCP ב־/mcp · תיעוד OpenAPI ב־/docs

בנייה

יוצרים תת־מחלקה של סוכן בסיס, רושמים אותו בדקורטור אחד וקוראים ל־create_app(). REST, MCP, התמדה ואימות מגיעים מובנים.

המדריך למפתחיםשרת MCP

סימולציה

מריצים סוכנים מול מודלי LLM חיים, עם משתמש מדומה ו־LLM כשופט, ומעקב לאורך זמן ב־Langfuse וב־LangWatch.

המדריך לחוקריםסימולציות

בדיקות

מאמתים כל שינוי מול תשתית אמיתית שמוקמת באמצעות testcontainers. בלי mocks במקומות שבהם זה משנה.

מדריך הבדיקות

הדרכה · כ־15 דקות

מאפס ועד סוכן שרץ וניתן לתצפית.

  1. יוצרים פרויקט מהתבנית.
  2. מריצים את הסטאק המלא עם Docker Compose.
  3. מדברים עם הסוכן שלכם דרך REST, ואז מלקוח MCP.
הסוכן הראשון שלכםהמדריך למפתחים
# 1 · יצירת שלד
$ uvx cookiecutter gh:btech-software/agent-lab --directory cookiecutter
# 2 · התקנה ובדיקה בלי תשתית
$ cd my-agent-app
$ uv lock && uv sync --group dev --group test
$ make test_unit
# 3 · הרצת הסטאק המקומי המלא
$ docker compose up --build -d
$ curl http://localhost:18000/status/liveness

בחרו את הדרך שלכם

התיעוד מאורגן לפי מה שאתם מנסים לעשות.