Orchestral AI, новый Python-фреймворк, был выпущен на этой неделе на Github, предлагая более простой и воспроизводимый подход к оркестровке больших языковых моделей (LLM), в отличие от сложности существующих инструментов, таких как LangChain. Разработанный теоретическим физиком Александром и Джейкобом Романом, Orchestral AI стремится предоставить синхронную, типобезопасную альтернативу, разработанную для воспроизводимости и экономичной науки, согласно VentureBeat.

Фреймворк решает растущую проблему среди разработчиков и ученых, которые чувствовали себя вынужденными выбирать между сложными экосистемами, такими как LangChain, и одновендорными комплектами разработки программного обеспечения (SDK) от таких поставщиков, как Anthropic или OpenAI. В то время как первый представляет проблемы в контроле над AI-агентами, второй привязывает пользователей к конкретным поставщикам. Для ученых эта нехватка воспроизводимости является значительным препятствием для использования AI в исследованиях.

Orchestral AI уделяет приоритетное внимание синхронному выполнению и типобезопасности, стремясь сделать AI более доступным и надежным, особенно для научных исследований, требующих детерминированных результатов, сообщает VentureBeat. Фреймворк стремится наметить третий путь, предлагая решение, которое позволяет избежать ловушек как чрезмерно сложных, так и привязанных к поставщику систем. Цель состоит в том, чтобы обуздать сложность LLM с помощью воспроизводимой оркестровки.