Pipelex/pipelex

Declarative language for composable Al workflows. Devtool for agents and mere humans.

What it solves

Pipelex 解決了構建、執行與共享 AI 工作流程的複雜性。它以宣告式、具類型的系統取代了零散且難以維護的腳本，讓使用者能建立「AI Methods」——可重用的程序，確保在不同 LLM 供應商之間產生結構化輸出與可重複執行。

How it works

使用者在 .mthds 檔案中以類 TOML 語法定義 AI 程序。這些檔案說明輸入、輸出與實現結果所需的邏輯（pipes）。Pipelex 處理底層協調，包括：

  • Model Routing：透過單一閘道或本地供應商（Ollama、vLLM）存取 60+ 模型。
  • Typed Concepts：語意類型確保資料在步驟之間正確連接。
  • Pipeline Orchestration：可將 pipes 鏈接成序列、巢狀方法，並執行批次操作（例如處理多個 PDF）。
  • Execution Targets：方法可透過 CLI、Python SDK、TypeScript SDK、REST API，或作為模型上下文協議（MCP）中的代理工具執行。

Who it’s for

  • AI Developers：希望構建可移植、結構化的 AI 管線，且不被單一模型供應商鎖定。
  • Software Engineers：想將 AI 程序整合至現有的 Python 或 TypeScript 應用程式。
  • Agent Builders：需要為 LLM 提供可靠且具類型的工具。

Highlights

  • Declarative Syntax：人類可讀的 .mthds 檔案使 AI 邏輯透明且易於編輯。
  • Multi-Model Support：可無縫切換主要供應商（OpenAI、Anthropic、Google）與本地 LLM。
  • Structured Data：對輸入與輸出使用強類型，防止「幻覺」格式並確保可靠性。
  • Extensive Ecosystem：包含 VS Code 可視化擴充、方法共享社群中心，以及 Claude Code 插件。