Il nuovo quadro dei ricercatori Alexander e Jacob Roman rifiuta la complessità degli strumenti di intelligenza artificiale esistenti, offrendo un’alternativa sincronizzata e sicura per la specie, progettata per la riproducibilità e una scienza attenta ai costi.
Nella fretta di costruire agenti IA autonomi, gli sviluppatori sono stati in gran parte costretti a una scelta binaria: cedere il controllo a ecosistemi massicci e complessi come LangChain o bloccarsi in SDK di un unico fornitore di fornitori come Anthropic o OpenAI. Questo è un problema per gli ingegneri del software. Questo è un problema per gli scienziati che cercano di utilizzare l’intelligenza artificiale per la ricerca riproducibile.
Per entrare Orchestra AIÈ stato rilasciato un nuovo framework Python Github Questa settimana proviamo a tracciare un terzo percorso.
Sviluppato da il fisico teorico Alexander Roman e l’ingegnere informatico Jacob RomanL’orchestra si posiziona come segue: "calcolo scientifico" risposta all’orchestrazione dell’agente; dando priorità all’esecuzione deterministica e alla vulnerabilità del debug "sillabare" alternative pesanti asincrone.
Architettura ‘anti-frame’
La filosofia alla base di Orchestral è un deliberato rifiuto della complessità che affligge il mercato attuale. Mentre framework come AutoGPT e LangChain fanno molto affidamento su loop di eventi asincroni (che possono rendere il tracciamento degli errori un incubo), Orchestral utilizza un modello di esecuzione completamente sincrono.
"La ripetibilità richiede la comprensione esatta di quale codice viene eseguito e quando." i fondatori discutono nel loro articolo tecnico. Il framework garantisce che il comportamento di un agente sia deterministico forzando le operazioni a verificarsi in un ordine lineare e prevedibile; Questo è un requisito fondamentale per gli esperimenti scientifici. "allucinato" la variabile o la condizione di gara possono invalidare una corsa.
Nonostante l’attenzione alla semplicità, il framework è indipendente dal fornitore. OpenAI tramite Ollama è dotato di un’interfaccia unificata che funziona su Anthropic, Google Gemini, Mistral e modelli nativi. Ciò consente ai ricercatori di scrivere un agente una volta e modificare l’agente sottostante. "cervello" con una sola riga di codice; è fondamentale per confrontare le prestazioni dei modelli o gestire i fondi delle sovvenzioni passando a modelli più economici per le bozze.
LLM-UX: progettare per il modello, non per l’utente finale
Orchestral introduce un concetto che prende il nome dai fondatori "Master-UX"—esperienza utente progettata dal punto di vista del modello stesso.
Il framework semplifica gli strumenti generando automaticamente schemi JSON da suggerimenti di tipo Python standard. Gli sviluppatori possono semplicemente annotare le funzioni Python invece di scrivere descrizioni dettagliate in un formato separato. Orchestral intraprende la traduzione, garantendo che i tipi di dati trasferiti tra LLM e il codice rimangano sicuri e coerenti.
Questa filosofia si estende ai team consolidati. Il framework include uno strumento terminale persistente che mantiene il proprio stato (come directory di lavoro e variabili di ambiente) tra le chiamate. Ciò imita il modo in cui i ricercatori umani interagiscono con le righe di comando, riducendo il carico cognitivo sul modello ed evitando la modalità di errore comune incontrata da un agente. "dimentica" cambiato directory tre passi fa.
Progettato per il laboratorio (e il budget)
Le radici di Orchestral nella fisica delle alte energie e nella ricerca sugli esopianeti sono evidenti nel suo set di funzionalità. Il framework include il supporto nativo per l’esportazione LaTeX e consente ai ricercatori di inserire registri di ragionamento dell’agente formattato direttamente negli articoli accademici.
Affronta anche la realtà pratica della gestione di un Master: i costi. Il framework include un modulo di monitoraggio automatico dei costi che aggrega l’utilizzo dei token tra diversi fornitori e consente ai laboratori di monitorare i tassi di consumo in tempo reale.
Orchestral è forse il più importante per gli spazi attenti alla sicurezza. "leggere prima di modificare" ringhiere. Se un agente tenta di sovrascrivere un file che non ha letto nella sessione corrente, il sistema blocca l’azione e richiede al modello di leggere prima il file. Questo, "scrivere alla cieca" Errori che spaventano chiunque utilizzi agenti di codifica autonomi.
Avviso di licenza
Sebbene Orchestral sia facile da installare tramite pip install orchestral-ai, i potenziali utenti dovrebbero esaminare attentamente la licenza. A differenza delle licenze MIT o Apache comuni nell’ecosistema Python, Orchestral viene rilasciato con una licenza proprietaria.
La documentazione afferma chiaramente: "La copia, la distribuzione, la modifica o l’utilizzo non autorizzati… sono severamente vietati senza previa autorizzazione scritta.". Questo "fonte disponibile" Il modello consente ai ricercatori di visualizzare e utilizzare il codice, ma impedisce loro di biforcarlo o di creare concorrenti commerciali senza un accordo. Ciò suggerisce l’esistenza di un modello di business incentrato in futuro sulle licenze aziendali o sulle strategie di doppia licenza.
Inoltre, i primi ad adottarlo dovranno essere all’avanguardia nel proprio ambiente Python: il framework richiede Python 3.13 o versione successiva e il supporto per Python 3.12, ampiamente utilizzato, è chiaramente interrotto a causa di problemi di compatibilità.
Perché è importante?
"La civiltà progredisce aumentando il numero di operazioni importanti che possiamo eseguire senza pensare." scrivono i fondatori citando il matematico Alfred North Whitehead.
Orchestral sta cercando di renderlo funzionale per l’era dell’intelligenza artificiale. astraendo "idraulico" Migliorando le connessioni API e la convalida dello schema, mira a consentire agli scienziati di concentrarsi sulla logica dei loro agenti piuttosto che sulle peculiarità dell’infrastruttura. Resta da vedere se le comunità accademiche e di sviluppatori abbracceranno uno strumento dedicato in un ecosistema dominato dall’open source, ma per coloro che affogano in traceback asincroni e chiamate di strumenti interrotte, Orchestral offre un’allettante promessa di sanità mentale.
