Lexyth IP
LEXYTH // AI SYSTEMS
.YTH @lex @log @pix @var
AUTONOMOUS SYSTEMS ARCHITECTURE • OPEN REPO

REKAYASA SISTEM AI & MULTI-AGENT.

Bongkar cara kerja model AI modern, orkestrasi multi-agent otonom, latensi token berkecepatan tinggi, dan sandboxing eksekusi kode. Platform terbuka 100% bebas biaya untuk dieksplorasi oleh para developer, builder, dan antusias teknologi.

Chat dengan Lexyth AI Uji Lab Multi-Agent
Lexyth IP
Lexyth AI Engine
Deep Knowledge Engine • Ready
Halo, saya Lexyth AI. Saya siap menjawab pertanyaan teknis apa pun tanpa batasan: arsitektur multi-agent, optimasi token RAG, penulisan kode Python/TypeScript, evaluasi sistem, hingga panduan karier rekayasa AI. Tanyakan hal apa saja yang ingin kamu bedah!
INTERACTIVE LAB // REAL-TIME TOPOLOGY

LAB SIMULASI ORKESTRASI MULTI-AGENT

Pilih pola arsitektur multi-agent di bawah ini dan jalankan simulasi pesan antar agen secara visual untuk melihat rute data dan waktu eksekusi.

[SYSTEM READY] Silakan klik 'Jalankan Simulasi Alur' untuk melihat pertukaran pesan antar agen dan konsumsi token.
CALCULATOR // COST & LATENCY OPTIMIZATION

KALKULATOR LATENSI & EFISIENSI TOKEN

Hitung estimasi latensi (Time to First Token) dan penghematan biaya API saat menerapkan teknik Context Caching dan Hybrid Retrieval.

Input Prompt Tokens 8,000 tokens
Output Generation Tokens 500 tokens
Prompt Cache Hit Ratio 75%

*Perhitungan didasarkan pada arsitektur hybrid retrieval @lex.yth dengan prompt caching layer aktif pada inference model tier-1.

HEMAT BIAYA TOKEN: 68.2%
142 ms
Estimasi Time-to-First-Token (TTFT)
Throughput Rata-Rata: 82 tokens/detik
Status Caching: KV-Cache Hit Accelerated
OPEN CODEBASE // 100% UNLOCKED

BLUEPRINT ARSITEKTUR SIAP SALIN

Gunakan dan pelajari template arsitektur multi-agent production-ready di bawah ini untuk proyek komputasi dan AI kamu secara gratis.

PYTHON // LANGGRAPH

Hierarchical Multi-Agent Router

Skema supervisor sentral yang mendelegasikan tugas ke sub-agent terspesialisasi dengan status memory check-pointing aman.

from langgraph.graph import StateGraph, END
# Supervisor evaluates intent & dispatches
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("supervisor", supervisor_node)
workflow.add_node("coder", coder_subagent)
workflow.add_conditional_edges("supervisor", router)
TYPESCRIPT // NEXT.JS EDGE

Streaming SSE Edge Route

Handler streaming response berbasis Server-Sent Events (SSE) dengan backpressure handling dan context caching.

export const runtime = 'edge';
export async function POST(req: Request) {
  const stream = new TransformStream();
  // Zero-latency chunk pipeline
  return new Response(stream.readable, {
    headers: { 'Content-Type': 'text/event-stream' }
  });
}
DOCKER // GVISOR SANDBOX

Secure Code Execution Sandbox

Konfigurasi container terisolasi untuk eksekusi kode sintaksis dari AI Agent tanpa akses ke host filesystem.

{
  "runtimes": {
    "runsc": { "path": "/usr/bin/runsc" }
  },
  "default-runtime": "runsc"
}