Pipelex/pipelex

解決的問題

Pipelex 提供了一種建立可重複使用、具型別、可重複執行的 AI 程式（稱為「Methods」）的方法。它透過引入一種宣告式語言（.mthds 檔案），解決了脆弱且非決定性的 AI 工作流程問題，讓開發者能定義結構化的輸入、輸出與多階段流程，並可在不同 LLM 提供者之間執行，無需重寫邏輯。

如何運作

使用者使用 .mthds 檔案中的類似 TOML 語法定義 AI 方法。這些方法可以是簡單的單一提示 LLM 呼叫（PipeLLM），也可以是複雜的步驟序列（PipeSequence），包含文件提取（PipeExtract）。Pipelex 負責模型路由（支援 60 多個模型）、結構化輸出解析與編排。這些方法可透過 CLI、Python SDK、TypeScript SDK，或透過 Model Context Protocol (MCP) 作為 AI 代理的工具來執行。

適用對象

專為需要建立生產級 AI 流程的開發人員與 AI 工程師設計，這些流程具備模型無關性、可組合性，且容易分享或版本控制。

主要特色

• 宣告式語法：使用人類可讀的 .mthds 檔案定義 AI 邏輯。
• 型別概念：實作語意型別，確保輸入與輸出在流程步驟間正確連接。
• 模型無關：透過 Pipelex 網關、本地 AI（Ollama、vLLM）或直接 API 金鑰支援 60 多個模型。
• 可組合：支援在其他方法中嵌套方法，並將管道串聯成序列。
• 多目標執行：可透過 CLI、Python、Node.js、REST API 執行，或整合至 n8n 等工作流程工具中。