Что такое CARL?

CARL — это формат, в котором описываются reasoning-цепочки. Цепочка — это список типизированных шагов с зависимостями, контекстными запросами под каждый шаг и настройками исполнения. Эталонная реализация формата — Python- библиотека mmar-carl (Collaborative Agent Reasoning Library): она читает цепочку, строит направленный ациклический граф (DAG), запускает параллельно всё, что можно, и автоматически извлекает релевантный контекст из входных данных под каждый шаг.

В MAESTRO цепочки в этом формате создаёт MAGE, а исполняет их рантайм. Цепочки CARL можно также описывать и запускать напрямую из Python.

Ключевые возможности

• Исполнение на DAG — шаги параллелятся автоматически по зависимостям.
• RAG-извлечение контекста — substring- или FAISS-векторный поиск подбирает контекст под каждый шаг.
• Много типов шагов — LLM, Tool, MCP, Memory, Transform, Conditional, Structured Output, AgentSkill и мульти-агентная оркестрация (handoff / supervisor / debate / parallel sampling / human-in-the-loop).
• Async + streaming — execute_async и stream_async с пошаговыми колбэками.
• Эволюция и оценка — генетический поиск по цепочкам, метрики, оценка на датасетах, рефлексия.
• Наблюдаемость — трейсы исполнения, Gantt-диаграммы, разбивка по токенам/стоимости, Langfuse.
• OpenAI-совместимость — OpenRouter, Azure, Ollama, vLLM, LM Studio; плюс нативный Anthropic-клиент.

Дополнительные экстры установки

pip install mmar-carl                 # ядро (substring-поиск)
pip install 'mmar-carl[vector-search]' # FAISS семантический поиск
pip install 'mmar-carl[openai]'        # OpenAI-совместимые провайдеры
pip install 'mmar-carl[mcp]'           # Model Context Protocol
pip install 'mmar-carl[skills]'        # AgentSkills (+ pdf + pptx)
pip install 'mmar-carl[viz]'           # вывод PNG-диаграмм
pip install 'mmar-carl[all]'           # всё сразу

Требуется Python 3.12+.

Дальше

• Быстрый старт — первая цепочка.
• Базовые концепции — ментальная модель.