Cada modelo de AI é uma plataforma abrangente que simplifica a integração de vários modelos de AI em suas aplicações. Com acesso a mais de 120 modelos de AI, incluindo ChatGPT da OpenAI e Claude da Anthropic, os desenvolvedores podem facilmente construir aplicações de AI escaláveis. A plataforma fornece documentação extensa, SDKs para a maioria das linguagens de programação e APIs para tornar o processo de integração perfeito. Seja você um iniciante ou um especialista, cada modelo de AI torna o desenvolvimento com AI mais fácil e eficiente.
Quem usará Every AI?
Desenvolvedores
Empreendedores
Empresas
Entusiastas de AI
Como usar Every AI?
Passo 1: Inscreva-se no site Every AI.
Passo 2: Explore a documentação e os SDKs disponíveis.
Passo 3: Selecione e integre seu modelo de AI desejado.
Passo 4: Use a API para se conectar ao modelo de AI.
Passo 5: Comece a desenvolver e escalar suas aplicações de AI.
Plataforma
web
Características e Benefícios Principais de Every AI
Principais recursos
Acesso a mais de 120 modelos de AI
Integração fácil com documentação extensa
SDKs para várias linguagens de programação
APIs para conectividade sem costura
Os benefícios
Integração de AI simplificada
Soluções escaláveis
Experiência amigável para desenvolvedores
Suporte abrangente
Principais Casos de Uso & Aplicações de Every AI
Construindo chatbots de AI
Automatizando o atendimento ao cliente
Aprimorando operações de negócios com AI
Desenvolvendo aplicações impulsionadas por AI
FAQs sobre Every AI
O que é Cada Modelo de AI?
Quais modelos de AI estão disponíveis?
Há documentação disponível?
Como posso começar a usar a plataforma?
Quais são as características principais de cada modelo de AI?
Quais são os benefícios de usar cada modelo de AI?
Quem pode usar cada modelo de AI?
Posso construir chatbots de AI com esta plataforma?
Eigent é uma plataforma de força de trabalho de IA de código aberto que gerencia fluxos de trabalho complexos por meio de colaboração de múltiplos agentes.
Uma plataforma de aprendizagem por reforço multiagente que oferece ambientes de simulação de cadeia de suprimentos personalizáveis para treinar e avaliar agentes de IA de forma eficaz.
Thufir é uma estrutura de código aberto em Python para construir agentes de IA autônomos com planejamento, memória de longo prazo e integração de ferramentas.
O Agente MLE utiliza LLMs para automatizar operações de machine learning, incluindo rastreamento de experimentos, monitoramento de modelos e orquestração de pipelines.
WorFBench é uma estrutura de benchmarking de código aberto que avalia agentes de IA baseados em LLM em decomposição de tarefas, planejamento e orquestração multi-ferramenta.
Um conjunto de ferramentas baseado em Python que permite aos desenvolvedores monitorar, registrar, rastrear e visualizar a transparência na tomada de decisões de agentes de IA ao longo dos fluxos de trabalho.
Uma biblioteca de Python de código aberto para registro estruturado de chamadas de agentes de IA, prompts, respostas e métricas para depuração e auditoria.
OpenDerisk avalia automaticamente os riscos dos modelos de IA em justiça, privacidade, robustez e segurança por meio de pipelines de avaliação de risco personalizáveis.
O ZenGuard oferece detecção de ameaças em tempo real e observabilidade para sistemas de IA, prevenindo injeções de prompt, vazamentos de dados e violações de conformidade.
LLM Coordination é uma estrutura em Python que orquestra múltiplos agentes baseados em LLM através de pipelines dinâmicos de planejamento, recuperação e execução.
AtomicAgent é uma biblioteca Node.js para construir agentes de IA modulares que orquestram chamadas de LLMs e ferramentas externas para fluxos de trabalho automatizados.