TiDB est une solution intégrée de base de données adaptée aux applications IA. Elle supporte la recherche par vecteurs, la recherche sémantique de graphes de connaissance et la gestion des données opérationnelles. Son architecture sans serveur garantit fiabilité et évolutivité, éliminant le besoin de synchronisation manuelle des données et de gestion de plusieurs magasins de données. Avec des fonctionnalités de niveau entreprise telles que le contrôle d'accès basé sur les rôles, le chiffrement et la haute disponibilité, TiDB est idéal pour les applications IA prêtes à la production qui exigent performance, sécurité et facilité d'utilisation. La compatibilité de la plateforme TiDB s'étend à la fois aux déploiements basés sur le cloud et locaux, la rendant polyvalente pour divers besoins d'infrastructure.

FastAPI Agents offre une couche de service robuste pour le développement d'agents basés sur LLM en utilisant le framework web FastAPI. Il permet de définir le comportement des agents avec des chaînes LangChain, des outils et des systèmes de mémoire. Chaque agent peut être exposé comme un point de terminaison REST standard, supportant des requêtes asynchrones, des réponses en streaming et des charges utiles personnalisables. L'intégration avec des magasins de vecteurs permet la génération augmentée par récupération pour des applications axées sur la connaissance. Le framework comprend une journalisation intégrée, des hooks de surveillance et une prise en charge de Docker pour le déploiement en conteneur. Il est facile d'étendre les agents avec de nouveaux outils, middleware et authentification. FastAPI Agents accélère la mise sur le marché des solutions IA, en assurant la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité des applications basées sur des agents en entreprise et en recherche.

Le modèle d'application Agentic est un projet Next.js entièrement configuré qui sert de fondation pour le développement d'applications agentiques pilotées par IA. Il intègre une structure de dossiers modulaire, la gestion des variables d'environnement et des workflows d'agents exemples utilisant les modèles GPT d'OpenAI et des bases de données vectorielles comme Pinecone. Le modèle démontre des modèles clés tels que des chaînes séquentielles multi-étapes, des agents Q&R conversationnels et des endpoints de génération de texte. Les développeurs peuvent facilement personnaliser la logique des chaînes, intégrer des services supplémentaires et déployer sur des plateformes comme Vercel ou Netlify. Avec une prise en charge de TypeScript et une gestion des erreurs intégrée, la scaffolding réduit le temps de configuration initiale et fournit une documentation claire pour de futures extensions.