一起介绍无缝LLM代码执行的代码解释器API
一起介绍无缝LLM代码执行的代码解释器API
Caroline Bishop 2025年5月21日，2025年5月21日，16:44
gotol.ai揭示了一种开创性的工具，即“汇总”代码解释器（TCI），该工具提供了一个API，该API旨在通过大型语言模型（LLMS）无缝执行代码（LLMS）。这种开发有望增强开发人员和企业的功能和代理工作流程，根据ai。 TCI通过提供一种直接的方法来牢固地按大规模执行LLM生成的代码，从而解决了这一限制。这项创新简化了代理工作流的开发，并为更高级的增强学习操作铺平了道路。
关键功能和应用程序
组合代码解释器通过将LLM生成的代码作为输入作为输入，在安全的沙箱环境中执行，并输出结果。然后可以将该输出重新引入LLM中以在闭环系统中连续改进。此过程允许LLMS提供更丰富，更动态的响应。
LLM固有的执行限制。
增强强化学习
TCI的快速代码执行功能引起了专注于增强学习（RL）的机器学习团队的重大兴趣。它可以通过全面的单元测试来自动评估，从而促进有效的RL训练周期。 TCI可以处理数百个并发的沙盒执行，提供严格的测试和评估所需的安全环境。
值得注意的是，来自伯克利AI研究和天空计算实验室的开源倡议代理将TCI集成到了他们的RL操作中。这种集成使他们的训练周期加速并提高了模型的准确性，同时保持成本效率。
可伸缩性和可访问性
一起介绍了“会话”的概念，作为TCI使用的单位，用于TCI使用的单位，定价为每次一次$ 0.03。每个会话代表一个活动的代码执行环境，持续60分钟，SU培养多个执行作业。该模型促进了TCI在各种应用程序中的可扩展，有效使用。
TCI
开发人员可以开始通过可用的Python SDK或API来利用TCI，并提供全面的文档和资源。此发布包括对MCP的支持，允许将代码解释能力集成到任何MCP客户端中，从而扩展了该工具的可访问性和实用程序。
组合代码解释器设置为转换开发人员如何使用LLM生成的代码，并提供一种简化的，可扩展的解决方案，以执行复杂的工作集和增强机器学习操作。
