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AGENT-LAB

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Open source · MIT · Python 3.12+

Agent-Lab

Crea, simula e testa agenti LLM.

Un framework Python cloud-native basato su FastAPI, LangGraph e PostgreSQL.

IniziaLeggi la documentazione
$ uvx cookiecutter gh:btech-software/agent-lab --directory cookiecutter
$ cd my-agent-app && docker compose up --build -d
$ curl http://localhost:18000/status/liveness
# API REST su /agents · server MCP su /mcp · documentazione OpenAPI su /docs

Sviluppa

Crea una sottoclasse di un agente base, registrala con un solo decoratore e chiama create_app(). REST, MCP, persistenza e autenticazione sono già integrati.

Guida per sviluppatoriServer MCP

Simula

Esegui agenti contro LLM reali, con un utente simulato e un LLM come giudice, con tracciamento nel tempo in Langfuse e LangWatch.

Guida per ricercatoriSimulazioni

Testa

Valida ogni modifica contro infrastruttura reale, avviata con testcontainers. Niente mock dove conta.

Guida ai test

Tutorial · circa 15 minuti

Da zero a un agente in esecuzione e osservabile.

  1. Genera un progetto a partire dal template.
  2. Esegui lo stack completo con Docker Compose.
  3. Parla con il tuo agente via REST e poi da un client MCP.
Il tuo primo agenteGuida per sviluppatori
# 1 · genera la struttura
$ uvx cookiecutter gh:btech-software/agent-lab --directory cookiecutter
# 2 · installa e testa senza infrastruttura
$ cd my-agent-app
$ uv lock && uv sync --group dev --group test
$ make test_unit
# 3 · esegui lo stack locale completo
$ docker compose up --build -d
$ curl http://localhost:18000/status/liveness

Scegli il tuo percorso

La documentazione è organizzata in base a ciò che vuoi fare.