ORC: Deklaratives „Orchestration as Code"-Framework für LLM-Workflows
ORC (Orchestration as Code) ist ein von Reddit-Nutzer /u/Typhoonsg1 entwickeltes Frühstadium-Projekt, das LLM-Workflows in einer eigenen deklarativen DSL beschreibt – in .orc-Dateien, die Agenten, Modell-Provider, Tools, Schemas, Inputs, Ausführungsschritte, Validierungsregeln und Output-Artefakte definieren. Die Syntax lehnt sich an Terraform an. Die Runtime führt die Schritte aus, validiert Ausgaben gegen JSON Schemas und erzeugt einen nachvollziehbaren Ausführungs-Trail. Getestete Szenarien umfassen lokale Ollama-Agenten mit MCP-Tools, strukturierte Report-Generierung, Docker-Status-Zusammenfassungen sowie gemischte lokal/cloud-Pipelines. Das Projekt ist noch nicht öffentlich verfügbar; der Autor sucht Community-Feedback, ob die Idee über den eigenen Workflow-Bedarf hinaus nützlich ist, bevor er das Repository veröffentlicht.
- Workflows werden in .orc-Dateien beschrieben: Agenten, Provider, Schemas, Steps und Validierungsregeln in einem Dokument
- Unterstützte lokale Backends: Ollama, llama.cpp, LM Studio; auch gemischte lokal/cloud-Workflows möglich
- JSON-Schema-Validierung der Modell-Outputs ist eingebaut; Artefakte werden pro Run erfasst
- MCP-Tools können direkt in Workflow-Steps eingebunden werden (z. B. für Publishing/Posting)
- Repo ist noch nicht öffentlich – Autor prüft Community-Interesse vor dem Launch
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- Unterstützte lokale Backends: Ollama, llama.cpp, LM Studio; auch gemischte lokal/cloud-Workflows möglich
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