With AI Agents est un framework axé sur le code en TypeScript qui vous aide à définir et orchestrer plusieurs agents IA, chacun avec des rôles distincts tels que planificateur, exécutant et mémoire. Il fournit une gestion de mémoire intégrée pour persister le contexte, un sous-système d'appel de fonctions pour intégrer des API externes, et une interface CLI pour des sessions interactives. En combinant les agents en pipelines ou hiérarchies, vous pouvez automatiser des tâches complexes — comme des pipelines d'analyse de données ou des flux de support client — tout en garantissant modularité, évolutivité et personnalisation facile.

Cognify permet aux utilisateurs de définir leurs objectifs en science des données et de laisser les agents IA gérer la partie difficile. Les agents peuvent écrire et déboguer du code, se connecter à des bases de données pour obtenir des insights, produire des visualisations interactives et même exporter des rapports. Grâce à une architecture de plugins, les utilisateurs peuvent étendre la fonctionnalité aux API personnalisées, aux systèmes de planification et aux services cloud. Cognify offre la reproductibilité, des fonctionnalités de collaboration et un journal de bord pour suivre les décisions et sorties des agents, le rendant adapté au prototypage rapide et aux flux de travail en production.

L'agent MLE est un cadre d'agent polyvalent basé sur l'IA qui simplifie et accélère les opérations d'apprentissage automatique en tirant parti de modèles linguistiques avancés. Il interprète des requêtes utilisateur de haut niveau pour exécuter des tâches ML complexes telles que le suivi automatique des expériences avec l'intégration de MLflow, la surveillance en temps réel des performances des modèles, la détection de dérive des données et la vérification de la santé des pipelines. Les utilisateurs peuvent interagir avec l'agent via une interface conversationnelle pour obtenir des métriques d'expériences, diagnostiquer des échecs d'entraînement ou planifier des retrainements. L'agent MLE s'intègre de façon transparente avec des plateformes d'orchestration populaires comme Kubeflow et Airflow, permettant des déclencheurs automatiques de workflows et des notifications. Sa architecture modulaire de plugins permet de personnaliser les connecteurs de données, les tableaux de bord de visualisation et les canaux d'alerte, le rendant adaptable aux flux de travail variés des équipes ML.