API Fabric ist darauf ausgelegt, den API-Lebenszyklus für Unternehmen zu vereinfachen. Durch die Bereitstellung einer intuitiven Plattform zur Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von APIs hilft es Organisationen, die Komplexität zu verringern und die Effizienz zu steigern. Die Plattform bietet eine Reihe von Funktionen, die die API-Entwicklung unterstützen, einschließlich Vorlagen, Sicherheitsmaßnahmen und Leistungsüberwachung. Mit API Fabric können Unternehmen sicherstellen, dass ihre APIs skalierbar, zuverlässig und sicher sind, was eine bessere Integration und Kommunikation zwischen Systemen und Anwendungen ermöglicht.

GenAPI ist ein hochmodernes Generative-AI-Tool, das entwickelt wurde, um schnell produktionsreife APIs aus Texteingaben zu erstellen. Durch die direkte Umwandlung von Ideen in sorgfältig gestaltete APIs beseitigt GenAPI die zeitaufwändigen und fehleranfälligen Phasen der manuellen Entwicklung. Das Tool konzentriert sich auf Kosteneffizienz, Zuverlässigkeit und Sicherheit und stellt sicher, dass die produzierten APIs von hoher Qualität und bereit für den Produktionseinsatz sind.

Backmesh ist ein umfassend getesteter Backend-Service (BaaS), der einen LLM-API-Wächter bietet, mit dem Ihre App sicher LLM-APIs aufrufen kann. Durch die Verwendung von JWT-Authentifizierung, konfigurierbaren Ratenlimits und der Kontrolle des API-Ressourcenzugriffs stellt Backmesh sicher, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff haben, während API-Missbrauch verhindert wird. Darüber hinaus bietet es LLM-Nutzeranalysen ohne zusätzliche Pakete, die es ermöglichen, Nutzungsmuster zu identifizieren, Kosten zu senken und die Benutzerzufriedenheit zu verbessern.

Secure Agent Augmentation bietet ein Python-SDK und eine Reihe von Hilfemodulen, um AI-Agenten-Tool-Aufrufe mit Sicherheitskontrollen zu umwickeln. Es unterstützt die Integration mit beliebten LLM-Frameworks wie LangChain und Semantic Kernel und verbindet sich mit Geheimnisspeichern (z. B. HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Prüfpfade stellen sicher, dass Agenten ihre Überlegungen mit internen Wissensdatenbanken und APIs erweitern können, ohne sensible Daten offenzulegen. Entwickler definieren geschützte Tool-Endpunkte, konfigurieren Authentifizierungsrichtlinien und initialisieren eine augmentierte Agenteninstanz, um sichere Abfragen gegen private Datenquellen auszuführen.