Orchestral AI, новый Python-фреймворк, был выпущен на этой неделе на Github, предлагая альтернативу сложным инструментам оркестрации ИИ, таким как LangChain. Разработанный теоретическим физиком Александром Романом и Джейкобом Романом, Orchestral AI стремится предоставить более простой и воспроизводимый подход к работе с большими языковыми моделями (LLM), особенно для научных исследований.

Фреймворк решает проблемы, связанные с недостатком контроля и воспроизводимости в современной разработке ИИ, где разработчики часто сталкиваются с выбором между сложными экосистемами или SDK (Software Development Kits) от одного поставщика, таких как Anthropic или OpenAI, согласно VentureBeat. Этот бинарный выбор представляет собой неудобство для инженеров-программистов и серьезное препятствие для ученых, требующих детерминированных результатов в своих исследованиях.

Orchestral AI отдает приоритет синхронному выполнению и типовой безопасности, что контрастирует со сложностью, часто связанной с такими инструментами, как LangChain. Этот акцент на воспроизводимости и экономичной науке направлен на то, чтобы сделать ИИ более доступным и надежным, особенно в областях, где важны стабильные результаты.

Фреймворк стремится наметить третий путь в разработке ИИ, предлагая не зависящее от поставщика решение, которое позволяет избежать привязки пользователей к конкретным вендорам. Подчеркивая воспроизводимость, Orchestral AI надеется решить проблему, являющуюся критическим фактором для ученых, использующих ИИ для исследований, согласно VentureBeat. Выпуск Orchestral AI на Github знаменует собой шаг к обузданию сложности LLM и продвижению более контролируемых и предсказуемых приложений ИИ.