万能なscalable AI systemsツール

多様な用途に対応可能なscalable AI systemsツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

scalable AI systems

  • さまざまな環境でのマルチエージェント強化学習エージェントの分散型ポリシー実行、効率的な協調、スケーラブルなトレーニングのためのフレームワーク。
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    DEf-MARLとは?
    DEf-MARL(分散型実行フレームワーク)は、中央コントローラーなしで協調エージェントを実行・訓練する堅牢なインフラを提供します。ピアツーピア通信プロトコルを活用してエージェント間でポリシーや観測情報を共有し、ローカルなインタラクションを通じて協調を実現します。このフレームワークは、PyTorchやTensorFlowなどの一般的なRLツールキットとシームレスに連携し、カスタマイズ可能な環境ラッパー、分散ロールアウト収集、および勾配同期モジュールを提供します。ユーザーはエージェント固有の観測空間、報酬関数、および通信トポロジーを定義可能です。DEf-MARLは動的なエージェントの追加・削除をサポートし、重要な状態をノード間で複製することでフォールトトレランスを確保し、探索と利用のバランスをとるための適応的な通信スケジューリングも行います。環境のシミュレーションの並列化と中央のボトルネック削減によりトレーニングを加速し、大規模なMARL研究や産業シミュレーションに適しています。
  • KitchenAIはオープンソースの制御プレーンを用いたAIフレームワークのオーケストレーションを簡素化します。
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    KitchenAIとは?
    KitchenAIはAIフレームワークのオーケストレーションを簡素化するために設計されたオープンソースの制御プレーンです。ユーザーは単一の標準化されたAPIエンドポイントを通じてさまざまなAI実装を管理できます。KitchenAIプラットフォームはモジュールアーキテクチャ、リアルタイム監視、高性能メッセージングをサポートし、AIワークフローの統合、デプロイ、監視のための統一インターフェースを提供します。これはフレームワークに依存せず、AWS、GCP、オンプレミス環境など、さまざまなプラットフォームに展開可能です。
  • Cerebras AIエージェントは、最先端のAIハードウェアを使用して深層学習のトレーニングを加速します。
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    Cerebras AI Agentとは?
    Cerebras AIエージェントは、Cerebras Wafer Scale Engineのユニークなアーキテクチャを活用して、深層学習モデルのトレーニングを迅速化します。それは、高速で大量のデータスループットを持つ深層ニューラルネットワークのトレーニングを可能にすることにより、比類のないパフォーマンスを提供し、研究を具体的な結果に変えます。その機能は、組織が大規模なAIプロジェクトを効率的に管理するのを助け、研究者がハードウェアの制限ではなく、革新に焦点を合わせることを保証します。
  • CamelAGIは、メモリ駆動の自律型エージェントを構築するためのモジュール式コンポーネントを提供するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
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    CamelAGIとは?
    CamelAGIは、自律型AIエージェントの作成を簡素化するためのオープンソースフレームワークです。カスタムツール用のプラグインアーキテクチャ、コンテキスト持続性のための長期記憶の統合、GPT-4やLlama 2などの複数の大規模言語モデルへの対応を特徴としています。明示的な計画と実行モジュールを通じて、エージェントはタスクを分解し、外部APIを呼び出し、時間とともに適応できます。CamelAGIの拡張性とコミュニティ主導のアプローチにより、研究プロトタイプから本番システム、教育プロジェクトまで幅広く適用可能です。
  • kilobeesは、モジュール式ワークフローで複数のAIエージェントを共同で作成、調整、管理するためのPythonフレームワークです。
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    kilobeesとは?
    kilobeesは、複雑なAIワークフローの開発を効率化するために構築された、Pythonで作成された包括的なマルチエージェント調整プラットフォームです。開発者は、データ抽出や自然言語処理、API統合、意思決定ロジックなどの専門的な役割を持つ個々のエージェントを定義できます。kilobeesは、自動的にエージェント間のメッセージング、タスクキュー、エラー回復、負荷分散を管理します。プラグインアーキテクチャは、カスタムプロンプトテンプレート、パフォーマンス監視ダッシュボード、外部サービス(データベース、Web API、クラウド機能など)との統合をサポートします。マルチエージェントの調整に関わる共通の課題を抽象化し、プロトタイピング、テスト、展開を高速化します。
  • 高度な自動化を備えたAIアプリケーションを構築および展開します。
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    SelfMachines Inc.とは?
    Self Machinesは、人工知能(AI)アプリケーションを構築、展開、管理するために設計された最先端のプラットフォームです。自動化に重点を置いており、ユーザーが既存のインフラストラクチャにシームレスに統合できるAIソリューションを作成することを可能にします。このプラットフォームは、開発、トレーニング、展開、監視に至るまで、AIライフサイクル全体を容易にするために設計されたさまざまなツールと機能を提供します。
  • AgentsFlowは、カスタマイズ可能なワークフローで複数のAIエージェントを調整し、自動化された逐次・並行タスク実行を可能にします。
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    AgentsFlowとは?
    AgentsFlowは、各AIエージェントを有向グラフのノードとして抽象化し、開発者が複雑なパイプラインを視覚的・プログラム的に設計できるようにします。各ノードはLLM呼び出し、データ前処理タスク、または意思決定ロジックを表し、出力や条件に基づいて次のアクションをトリガーすることが可能です。フレームワークは分岐、ループ、並列実行をサポートし、エラー処理、リトライ、タイムアウト制御も備えています。AgentsFlowは主要なLLMプロバイダー、カスタムモデル、外部APIと連携し、リアルタイムのログ、メトリクス、フロービジュアライゼーションを提供する監視ダッシュボードも備えています。プラグインシステムやREST APIを介して拡張・統合でき、CI/CDパイプライン、クラウドサービス、カスタムアプリケーションに最適です。
  • AgentSmithは、LLMベースのアシスタントを使用した自律型マルチエージェントワークフローを調整するオープンソースフレームワークです。
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    AgentSmithとは?
    AgentSmithは、複数のAIエージェントを協力して定義、設定、および実行できるPython製のモジュール式エージェントオーケストレーションフレームワークです。各エージェントはリサーチャー、プランナー、コーダー、レビュアーなどの役割を割り当てられ、内部メッセージバスを介して通信します。メモリ管理にはFAISSやPineconeなどのベクトルストアを使用し、タスクのサブタスク化や自動監督もサポートします。エージェントとパイプラインは人間が読めるYAMLファイルで構成され、OpenAI APIやカスタムLLMとシームレスに統合できます。ロギング、モニタリング、エラー処理も内蔵し、ソフトウェア開発フローの自動化、データ分析、意思決定支援システムに最適です。
  • 電話を自動化するAI音声エージェント。
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    Call Supportとは?
    Vohoは、さまざまなタイプの電話を自動化できるAI駆動の音声エージェントを提供します。このプラットフォームには、受信電話を処理する24時間年中無休のAI受付サービス、顧客からの問い合わせに答えるサービス、リード生成とフォローアップのための発信電話などの機能が含まれています。VohoのAI音声エージェントはカスタマイズ可能でスケーラブルであり、ビジネスが顧客サービスを改善し、予約を管理し、重要な情報を効率的に収集するのに役立ちます。このサービスは、eコマース、医療、不動産、ホスピタリティなど、さまざまな業界にとって有益です。
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