Saltar para o conteúdo
AGENT-LAB

Pesquisar na documentação

Escreva para pesquisar em todas as páginas da documentação.

Open source · MIT · Python 3.12+

Agent-Lab

Construa, simule e teste agentes LLM.

Uma 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

Construir

Crie uma subclasse de um agente base, registe-a com um único decorator e chame create_app(). REST, MCP, persistência e autenticação já vêm ligados.

Guia do ProgramadorServidor MCP

Simular

Execute agentes contra LLM reais com um utilizador simulado e um LLM-as-judge, com acompanhamento ao longo do tempo no Langfuse e no LangWatch.

Guia do InvestigadorSimulações

Testar

Valide cada alteração contra infraestrutura real, iniciada 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 o seu agente por REST e, depois, a partir de um cliente MCP.
O seu primeiro agenteGuia do Programador
# 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 o seu percurso

A documentação está organizada em função do que se pretende fazer.