AutoML-Agent bietet ein vielseitiges Python-basiertes Framework, das jede Phase des Machine-Learning-Lebenszyklus über eine intelligente Agentenoberfläche orchestriert. Beginnend mit automatisierter Datenaufnahme führt es Explorationsanalysen, Umgang mit fehlenden Werten und Merkmalengineering anhand konfigurierbarer Pipelines durch. Anschließend sucht es nach Modellarchitekturen und optimiert Hyperparameter mit großen Sprachmodellen, um optimale Konfigurationen vorzuschlagen. Der Agent führt Experimente parallel durch, verfolgt Metriken und Visualisierungen zum Vergleich der Leistung. Sobald das beste Modell identifiziert ist, erleichtert AutoML-Agent die Bereitstellung durch die Generierung von Docker-Containern oder cloud-nativen Artefakten, die mit gängigen MLOps-Plattformen kompatibel sind. Nutzer können Workflows darüber hinaus durch Plugin-Module anpassen und Modellverschiebungen im Zeitverlauf überwachen, um robuste, effiziente und reproduzierbare KI-Lösungen in Produktionsumgebungen sicherzustellen.

Run.ai ist eine robuste KI-Plattform, die die Verwaltung von GPU-Ressourcen für das Training von KI-Modellen automatisiert. Durch die Nutzung intelligenter Orchestrierung wird eine effiziente Nutzung der Ressourcen sichergestellt, sodass Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen sich auf Experimente und Modellverbesserungen konzentrieren können. Die Plattform unterstützt kollaborative Workflows, dynamische Arbeitslastverteilung und Echtzeit-Ressourcenüberwachung, was die schnellere Iteration und Bereitstellung von KI-Modellen in Produktionsumgebungen erleichtert.

AgentsFlow abstrahiert jeden KI-Agenten als Knoten in einem gerichteten Graphen, was es Entwicklern ermöglicht, komplexe Pipelines visuell und programmatisch zu gestalten. Jeder Knoten kann einen LLM-Aufruf, eine Datenvorverarbeitungsaufgabe oder eine Entscheidungslogik repräsentieren und kann verbunden werden, um nach Outputs oder Bedingungen nachfolgende Aktionen auszulösen. Das Framework unterstützt Verzweigungen, Schleifen und parallele Ausführung, mit integrierter Fehlerbehandlung, Wiederholungen und Timeout-Steuerung. AgentsFlow integriert sich mit den wichtigsten LLM-Anbietern, benutzerdefinierten Modellen und externen APIs. Das Überwachungs-Dashboard bietet Echtzeit-Protokolle, Metriken und Flussvisualisierung, was Debugging und Optimierung erleichtert. Mit einem Plugin-System und REST-API kann AgentsFlow erweitert und in CI/CD-Pipelines, Cloud-Dienste oder benutzerdefinierte Anwendungen integriert werden, was es ideal für skalierbare, produktionsbereite KI-Workflows macht.