Dagger LLM utilise de grands modèles linguistiques pour générer, optimiser et maintenir des pipelines CI/CD basés sur des conteneurs via des invites en langage naturel.
Dagger LLM est une suite de fonctionnalités alimentées par l'IA qui exploite des modèles linguistiques de pointe pour rationaliser le développement de pipelines DevOps. Les utilisateurs décrivent leurs flux CI/CD souhaités en langage naturel, et Dagger LLM traduit ces invites en définitions de pipelines complètes, supportant plusieurs langages et frameworks. Il offre des suggestions de code en temps réel, des recommandations d'optimisation et des ajustements contextuels. Avec une intelligence intégrée pour le débogage et la refactorisation, les équipes peuvent rapidement itérer sur des pipelines, appliquer les meilleures pratiques et maintenir la cohérence sur des déploiements complexes basés sur des conteneurs.
Fonctionnalités principales de Dagger LLM
Génération de pipelines en langage naturel
Suggestions de code IA et snippets
Recommandations d'optimisation de pipelines
Aide au débogage contextuel
Support multi-framework et multi-langues
Avantages et inconvénients de Dagger LLM
Inconvénients
Le support pour la connexion aux serveurs MCP externes arrive bientôt
Peut avoir une courbe d'apprentissage en raison des définitions avancées d'environnement et de fonctions
Avantages
Intégration native des grands modèles de langage pour les flux de travail IA
Supporte la découverte et l'utilisation automatiques des outils d'environnement par LLM
Boucle d'agent permettant l'exécution itérative des tâches jusqu'au succès
Support SDK multilingue (Go, Python, TypeScript)
Supporte une gamme de modèles LLM populaires de divers fournisseurs
Observabilité en temps réel avec traçage de bout en bout des invites et appels d'outils
Support MCP pour la consommation de modules en tant que serveurs MCP natifs
Tarification de Dagger LLM
Possède un plan gratuit
YES
Détails de l'essai gratuit
Essai de 2 semaines pour le plan Team
Modèle de tarification
Essai gratuit
Carte de crédit requise
No
Possède un plan à vie
No
Fréquence de facturation
Mensuel
Détails du plan tarifaire
Individual
0 USD
Observabilité pour un seul utilisateur
Support communautaire
Journaux de pipeline/fonction
Traces d'appels de fonction
Visibilité du cache du pipeline
Visibilité avant push
Historique d'exécution 1 mois
Intégration Github Checks
Team
50 USD
Observabilité et partage de module pour jusqu'à 10 utilisateurs
Support par email
Journaux de pipeline/fonction
Traces d'appels de fonction
Visibilité du cache du pipeline
Visibilité avant push
Historique d'exécution 1 an
Insights sur les modules
Catalogue de modules
Intégration Github Checks
Enterprise
Confiance et support de niveau entreprise pour les équipes utilisant Dagger à grande échelle
AIndLeads est une solution SaaS tout-en-un conçue pour transformer les processus de génération de leads B2B. La plateforme, impulsée par l'intelligence artificielle, offre l'accès à plus de 600 millions de contacts B2B, un emailing en masse illimité et une gestion complète des pipelines. Ces fonctionnalités permettent aux professionnels de la vente de rationaliser leurs efforts d'approche, d'améliorer leur productivité et d'atteindre des taux de conversion plus élevés. En utilisant une technologie d'IA avancée, AIndLeads aide les entreprises à identifier, cibler et entretenir les leads potentiels de manière plus efficace.
Fonctionnalités principales de AIndLeads - AI finds Leads
Un cadre d'agent IA qui supervise les flux de travail LLM à plusieurs étapes utilisant LlamaIndex, automatisant l'orchestration des requêtes et la validation des résultats.
LlamaIndex Supervisor est un framework Python orienté développeur conçu pour créer, exécuter et surveiller des agents IA basés sur LlamaIndex. Il fournit des outils pour définir des flux de travail sous forme de nœuds—tels que récupération, résumé et traitement personnalisé—et les connecter en graphes dirigés. La supervision supervise chaque étape, valide les sorties selon des schémas, réessaie en cas d’erreur et enregistre des métriques. Cela garantit des pipelines robustes et reproductibles pour des tâches comme la génération augmentée par récupération, la QA documentaire et l'extraction de données à partir de divers jeux de données.
Fonctionnalités principales de LlamaIndex Supervisor