NPI.ai offre une plateforme complète où les utilisateurs peuvent concevoir graphiquement des agents IA par glisser-déposer de modules. Chaque agent comprend des composants tels que des invites de modèle linguistique, des appels de fonctions, une logique de décision et des vecteurs de mémoire. La plateforme supporte l’intégration avec des API, des bases de données et des services tiers. Les agents peuvent maintenir le contexte via des couches de mémoire intégrées, leur permettant d’engager des conversations multi-tours, de récupérer des interactions passées et de faire un raisonnement dynamique. NPI.ai inclut la gestion de versions, des environnements de test et des pipelines de déploiement, facilitant la itération et le lancement d’agents en production. Avec la journalisation et la surveillance en temps réel, les équipes peuvent obtenir des insights sur la performance des agents et les interactions utilisateur, facilitant l’amélioration continue et garantissant la fiabilité à grande échelle.

Operit est un cadre complet d'agent AI open source conçu pour simplifier la création d'agents autonomes pour diverses tâches. En intégrant des LLMs comme GPT d'OpenAI et des modèles locaux, il permet un raisonnement dynamique à travers des flux de travail multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des plugins personnalisés pour la récupération de données, le scraping web, les requêtes BDD ou l'exécution de code, tandis qu'Operit gère le contexte de session, la mémoire et l'invocation d'outils. Le framework offre une API claire pour construire, tester et déployer des agents avec un état persistant, des pipelines configurables et des mécanismes de gestion des erreurs. Que vous développiez des bots de support client, des assistants de recherche ou des agents d'automatisation d'entreprise, l'architecture extensible d'Operit et ses outils robustes garantissent une prototypage rapide et des déploiements évolutifs.

LLaVA-Plus s'appuie sur des bases vision-langage de pointe pour fournir un agent capable d'interpréter et de raisonner sur plusieurs images simultanément. Il intègre l'apprentissage par assemblage et la planification vision-langage pour réaliser des tâches complexes telles que la réponse à des questions visuelles, la résolution de problèmes étape par étape et les workflows d'inférence multi-étapes. Le cadre offre une architecture de plugin modulaire pour se connecter à divers backends LLM, permettant des stratégies d'invite personnalisées et des explications dynamiques en chaîne de pensée. Les utilisateurs peuvent déployer LLaVA-Plus localement ou via la démo web hébergée, en téléchargeant une ou plusieurs images, en posant des requêtes en langage naturel et en recevant des réponses explicatives riches avec des étapes de planification. Sa conception extensible supporte le prototypage rapide d'applications multimodales, en faisant une plateforme idéale pour la recherche, l'éducation et les solutions vision-langage pour la production.