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

Фреймворк отдает приоритет синхронному выполнению и типовой безопасности, что контрастирует с часто громоздким характером существующих экосистем ИИ. По данным VentureBeat, разработчики создали Orchestral AI для решения важной проблемы: сложности достижения воспроизводимых результатов при использовании инструментов ИИ.

Выпуск Orchestral AI происходит в то время, когда разработчики все чаще сталкиваются с выбором между сложными, всеобъемлющими фреймворками и SDK (Software Development Kit) от одного поставщика, таких как Anthropic или OpenAI. Хотя эти варианты могут быть достаточными для некоторых инженеров-программистов, они представляют собой серьезное препятствие для ученых, которым требуются детерминированные результаты в своих исследованиях. Orchestral AI пытается наметить третий путь, предлагая агностическое к поставщикам решение, разработанное для экономичной и воспроизводимой науки.

Сосредоточившись на воспроизводимости, Orchestral AI стремится сделать ИИ более доступным и надежным, особенно в областях, где последовательные результаты имеют первостепенное значение. Дизайн фреймворка подчеркивает ясность и контроль, решая проблемы исследователей, которые считают существующие инструменты чрезмерно сложными.