ハイパーボリックタイムチェンバーは、メモリ管理、コンテキストウィンドウオーケストレーション、プロンプトチェーン、ツール統合、実行制御のためのコンポーネントを提供し、AIエージェント構築の柔軟な環境を提供します。開発者はモジュール化されたビルディングブロックを通じてエージェントの動作を定義し、カスタムメモリ（短期および長期）を設定し、外部APIやローカルツールと連携できます。フレームワークには非同期サポート、ロギング、デバッグユーティリティも含まれ、複雑な会話型やタスク指向のエージェントを素早くプロトタイプし、デプロイできます。

ビッグテック社は、接続性を高め、協力を促進するために設計された最先端の技術ソリューションを提供することに焦点を当てています。アジャイルフレームワークと革新的なアプローチを活用することで、ビッグテックはスタートアップ、大企業、組織の独自のニーズに対応するカスタマイズされたソリューションを提供します。企業の使命は、制約なしの革新を推進し、今日のデジタル環境の進化する要求に応えるスケーラブルな技術ソリューションを提供することです。

Layraは、さまざまなツールやメモリストレージと統合されたモジュール式アーキテクチャを提供することで、LLM駆動のエージェントの開発を簡素化します。タスクをサブゴールに分解するプランナー、会話や文脈を格納するメモリモジュール、外部APIやカスタム関数との接続を可能にするプラグインシステムを備えています。複数のエージェントインスタンスを協調させ、複雑なワークフローに対応できる協調制御もサポートします。ツール、メモリ、ポリシー定義の抽象化を通じて、開発者は顧客サポート、データ分析、RAGなどの知的エージェントを迅速に試作・展開できます。フレームワークに依存せず、OpenAI、Hugging Face、ローカルLLMをサポートします。

RAG for Cybersecurityは、大規模言語モデルの能力とベクトル型検索を組み合わせ、サイバーセキュリティ情報へのアクセスと分析方法を革新します。ユーザーはMITRE ATT&CKマトリックス、CVEエントリ、セキュリティアドバイザリーなどのドキュメントを取り込むことから始めます。その後、各ドキュメントのエンベディングを生成し、ベクトルデータベースに格納します。クエリを送信すると、RAGは最も関連性の高いドキュメントの断片を抽出し、それらをLLMに渡して、正確でコンテキスト豊かな回答を返します。この方法により、信頼できるソースに基づいた回答が得られ、幻覚の発生が抑えられ、精度が向上します。カスタマイズ可能なデータパイプラインや複数のエンベディングおよびLLMプロバイダーのサポートにより、チームは自分たちの脅威インテリジェンスニーズに合わせてシステムを調整できます。