Cognify는 사용자가 데이터 과학 목표를 정의하고 AI 에이전트가 무거운 작업을 처리하도록 할 수 있게 합니다. 에이전트는 코드 작성 및 디버깅, 데이터베이스 연결을 통해 인사이트를 얻고, 인터랙티브한 시각화 결과를 만들며, 보고서를 내보낼 수도 있습니다. 플러그인 아키텍처를 통해 사용자 맞춤 API, 스케줄링 시스템, 클라우드 서비스의 기능을 확장할 수 있습니다. Cognify는 재현성, 협업 기능, 로깅 기능을 제공하여 에이전트의 결정과 출력을 추적할 수 있어 빠른 프로토타이핑과 운영 워크플로우에 적합합니다.

MLE Agent는 고급 언어 모델을 활용하여 머신러닝 운영을 간단하고 빠르게 만드는 범용 AI 중심 에이전트 프레임워크입니다. 높은 수준의 사용자 질의를 해석하여 자동 실험 추적(MLflow 연동), 실시간 모델 성능 모니터링, 데이터 드리프트 감지, 파이프라인 상태 점검 등 복잡한 ML 작업을 수행합니다. 사용자들은 대화형 인터페이스를 통해 실험 메트릭 조회, 학습 실패 진단 또는 재학습 예약을 할 수 있습니다. MLE Agent는 Kubeflow, Airflow와 같은 인기 오케스트레이션 플랫폼과 원활히 통합되어 자동 워크플로우 트리거와 알림을 지원합니다. 모듈형 플러그인 아키텍처를 통해 데이터 커넥터, 시각화 대시보드, 알림 채널을 커스터마이즈할 수 있어 다양한 ML 팀 워크플로우에 적합합니다.

ActiveLoop.ai는 딥 러닝 모델을 위한 대규모 데이터셋 관리 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다. 데이터 로딩, 변환 및 증강을 위한 도구를 제공하여 더 빠른 교육 주기를 촉진합니다. 사용자는 이 플랫폼을 활용하여 다양한 환경에서 모델 성능의 일관성을 보장하는 데이터 파이프라인을 생성하고 유지할 수 있습니다.