Open source · MIT · Python 3.12+

Agent-Lab

Twórz, symuluj i testuj agentów LLM.

Natywny dla chmury framework języka Python oparty na FastAPI, LangGraph i PostgreSQL.

$ 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 pod /agents · serwer MCP pod /mcp · dokumentacja OpenAPI pod /docs

Twórz

Utwórz podklasę agenta bazowego, zarejestruj go jednym dekoratorem i wywołaj create_app(). REST, MCP, persystencja i uwierzytelnianie są już wbudowane.

Przewodnik dla programistów Serwer MCP

Symuluj

Uruchamiaj agentów wobec prawdziwych LLM, z symulowanym użytkownikiem i LLM jako sędzią, ze śledzeniem w czasie w Langfuse i LangWatch.

Przewodnik dla badaczy Symulacje

Testuj

Waliduj każdą zmianę wobec prawdziwej infrastruktury, uruchamianej przez testcontainers. Bez mocków tam, gdzie to ważne.

Przewodnik po testach

Samouczek · około 15 minut

Od zera do działającego i obserwowalnego agenta.

Wygeneruj projekt na podstawie szablonu.
Uruchom pełny stack za pomocą Docker Compose.
Rozmawiaj ze swoim agentem przez REST, a potem z klienta MCP.

Twój pierwszy agent Przewodnik dla programistów

# 1 · wygeneruj szkielet
$ uvx cookiecutter gh:btech-software/agent-lab --directory cookiecutter
# 2 · zainstaluj i testuj bez infrastruktury
$ cd my-agent-app
$ uv lock && uv sync --group dev --group test
$ make test_unit
# 3 · uruchom pełny lokalny stack
$ docker compose up --build -d
$ curl http://localhost:18000/status/liveness

Wybierz swoją ścieżkę

Dokumentacja jest zorganizowana według tego, co chcesz zrobić.