Runtime TypeScript
para AI-Protocol.
Runtime TypeScript/Node.js orientado a protocolo (v1.0.0). HttpTransport + parsers de manifiesto. Entradas /core y /contact, 13 códigos de error V2.
npm install @ailib-official/ai-lib-ts CaracterÃsticas clave
Análisis de manifiestos V2
Analiza y carga manifiestos V2 con 13 códigos de error estándar. Configuración agnóstica al proveedor, sin lógica hardcodeada.
Patrones de resiliencia
RetryPolicy, CircuitBreaker, RateLimiter y Backpressure integrados. PreflightChecker para el filtrado unificado de peticiones.
Enrutamiento de modelos
ModelManager con CostBasedSelector, QualityBasedSelector y FallbackChain. Selección inteligente por coste y calidad.
Soporte multimodal
SttClient (voz a texto), TtsClient (texto a voz), RerankerClient (reordenación). Soporte completo de bloques de contenido multimodal.
Puente de herramientas MCP
Conecta herramientas MCP al formato AI-Protocol. Integra servidores MCP con una interfaz unificada de tool calling.
Lotes y plugins
BatchExecutor para procesamiento paralelo con concurrencia configurable. Sistema de plugins con hooks de petición/respuesta.
API simple y unificada
El mismo código funciona con los 37+ proveedores. Solo cambia el identificador del modelo —the protocol manifest handles everything else.
- 1 Crear cliente con ID de modelo
- 2 Construir chat con API fluida
- 3 Ejecutar o transmitir la respuesta
import { AiClient, Message } from '@ailib-official/ai-lib-ts';
const client = await AiClient.new('openai/gpt-4o');
const response = await client
.chat([
Message.system('You are helpful.'),
Message.user('Hello!'),
])
.temperature(0.7)
.execute();
console.log(response.content);Arquitectura interna
Arquitectura orientada a protocolo: ejecución tipada, resiliencia opcional y extensibilidad total.
Resumen de módulos
client/ + errors/
AiClient, ChatRequestBuilder, ChatResponse, CallStats, CancelToken, CancellableStream y códigos de error unificados.
protocol/
ProtocolLoader (local/fetch/GitHub), definiciones de manifiesto V2, validador JSON Schema y modelos agnósticos al proveedor.
pipeline/
Decoder (SSE, JSON Lines), Selector (JSONPath), Accumulator, FanOut, EventMapper (orientado a protocolo).
resilience/
RetryPolicy, CircuitBreaker, RateLimiter, Backpressure, PreflightChecker, SignalsSnapshot, FallbackChain.
routing/
ModelManager, QualityBasedSelector, CostBasedSelector y FallbackChain para selección inteligente.
mcp/
McpBridge y definiciones McpTool para integrar servidores Model Context Protocol.
multimodal/
SttClient, TtsClient, RerankerClient con soporte multimodal y modelos especializados.
plugins/ + batch/
PluginRegistry, Hooks. BatchExecutor para ejecución concurrente con lÃmites.