Documentazione Lasques
Fai ricerca con agenti AI paralleli, ispeziona le prove e costruisci sulla conoscenza condivisa.
Cosa fa Lasques
Lasques esegue agenti AI in parallelo su un obiettivo di ricerca. Gli agenti consultano la letteratura e la conoscenza condivisa, scrivono codice, eseguono simulazioni CPU e registrano i propri passaggi, Risultati e costi. Una ricerca può contenere più iterazioni e più tracce all'interno di un'iterazione.
L'output è un record che puoi ispezionare: snapshot del codice, esperimenti, figure, affermazioni, risultati di verifica, lezioni e report. L'output dell'IA e i risultati delle simulazioni richiedono comunque interpretazione. Il livello di conferma di un'affermazione spiega quali controlli sono stati effettivamente completati.
Inizia qui
- Avvia la tua prima ricerca.
- Comprendi missioni e iterazioni.
- Ispeziona affermazioni e verifica.
- Scopri come crediti e piani limitano le spese.
Esplora la piattaforma
- Rete di conoscenza: riutilizza i metodi, registra la provenienza e ricevi correzioni.
- Documenti di contesto: fornisci agli agenti i tuoi file e i tuoi dataset.
- Calcolo e Python: comprendi l'esecuzione e salva output riproducibili.
- Visualizzazioni dei risultati e report: ispeziona i dati e le prove memorizzati.
- Repository di codice: comprendi i branch degli agenti e l'archiviazione Git.
- Organizzazioni: crediti condivisi, posti e limiti per i membri.
- Architettura: i servizi che eseguono e memorizzano la ricerca.
Ambito
Queste guide descrivono l'implementazione documentata in docs/engine.md, docs/compute-services.md, docs/forge-git-service.md e la configurazione dell'applicazione. I valori dei piani provengono da config/engine.config.ts e config/billing.config.ts.