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AGENT-LAB

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Open source · MIT · Python 3.12+

Agent-Lab

Construa, simule e teste agentes de LLM.

Um framework Python cloud-native sobre FastAPI, LangGraph e PostgreSQL.

ComeçarLer a documentação
$ 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 em /agents · servidor MCP em /mcp · documentação OpenAPI em /docs

Construa

Estenda um agente base, registre-o com um único decorator e chame create_app(). REST, MCP, persistência e autenticação já vêm conectados.

Guia do desenvolvedorServidor MCP

Simule

Execute agentes contra LLMs reais com um usuário simulado e um LLM como juiz, acompanhados ao longo do tempo no Langfuse e no LangWatch.

Guia do pesquisadorSimulações

Teste

Valide cada mudança contra infraestrutura real, criada pelo testcontainers. Sem mocks onde importa.

Guia de testes

Tutorial · cerca de 15 minutos

Do zero a um agente em execução e observável.

  1. Gere um projeto a partir do template.
  2. Execute a stack completa com Docker Compose.
  3. Converse com seu agente via REST e depois por um cliente MCP.
Seu primeiro agenteGuia do desenvolvedor
# 1 · gerar o projeto
$ uvx cookiecutter gh:btech-software/agent-lab --directory cookiecutter
# 2 · instalar e testar sem infraestrutura
$ cd my-agent-app
$ uv lock && uv sync --group dev --group test
$ make test_unit
# 3 · executar a stack local completa
$ docker compose up --build -d
$ curl http://localhost:18000/status/liveness

Escolha seu caminho

A documentação está organizada pelo que você está tentando fazer.