DocumentAI-Backend é uma estrutura de backend leve que automatiza a extração de texto, campos de formulário e dados estruturados de documentos. Oferece endpoints API REST para fazer upload de PDFs ou imagens, processa-os via Google Document AI com fallback OCR e retorna resultados analisados em JSON. Construído com Python, FastAPI e Docker, permite integração rápida em sistemas existentes, implantações escaláveis e personalização através de pipelines e middleware configuráveis.

Sys-Agent oferece um ambiente seguro e autogerenciado onde os usuários instruem comandos em linguagem natural para realizar tarefas a nível do sistema. Ele se conecta a backends de IA como OpenAI, LLMs locais ou outros serviços de modelo, traduzindo comandos em shell, operações de arquivos e verificações de infraestrutura. Os usuários podem personalizar comandos, definir modelos de tarefas, escalar via Docker ou Kubernetes e estender funcionalidades por plugins. Sys-Agent registra todas as ações e fornece trilhas de auditoria para garantir transparência e segurança.

O Aladin fornece uma arquitetura modular que permite aos desenvolvedores definir agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs). Cada agente pode carregar backends de memória (por exemplo, SQLite, em memória), utilizar modelos de prompt dinâmicos e integrar plugins personalizados para chamadas de API externas ou execução de comandos locais. Possui um planejador de tarefas que divide metas de alto nível em ações sequenciadas, executando-as na ordem e iterando com base no feedback do LLM. A configuração é gerenciada através de arquivos YAML e variáveis de ambiente, tornando-o adaptável a vários casos de uso. Os usuários podem implantar o Aladin via Docker Compose ou instalação por pip. As interfaces CLI e HTTP baseadas em FastAPI permitem aos usuários acionar agentes, monitorar a execução e inspecionar os estados de memória, facilitando a integração com pipelines de CI/CD, interfaces de chat ou dashboards personalizados.

A Cargoship oferece uma solução simplificada para integrar IA em suas aplicações sem a necessidade de conhecimentos em aprendizagem de máquina. Selecione entre nossa coleção de modelos de IA de código aberto, convenientemente empacotados em contêineres Docker. Ao executar o contêiner, você pode implantar os modelos facilmente e acessá-los por meio de uma API bem documentada. Isso facilita para desenvolvedores de quaisquer níveis de habilidade a incorporação de capacidades avançadas de IA em seu software, acelerando o tempo de desenvolvimento e reduzindo a complexidade.

Chatpad AI é uma interface de usuário de chat gratuita e de código aberto que aprimora a experiência do ChatGPT. Oferece um ambiente elegante, fácil de usar e focado na privacidade, permitindo que os usuários tenham conversas sem interrupções e façam solicitações sem esforço. Auto-hospedado usando Docker, garante que os usuários tenham controle total sobre seus dados. Seja auto-hospedando com configurações personalizadas ou utilizando implantações com um clique, o Chatpad AI oferece flexibilidade e facilidade de uso, tornando-o uma excelente escolha para quem deseja interagir com o ChatGPT de maneira segura e amigável.

ClassiCore-Public fornece um ambiente completo para construir, otimizar e implantar modelos de classificação. Possui um construtor de pipelines intuitivo que lida com ingestão de dados brutos, limpeza e engenharia de recursos. O repositório de modelos integrado inclui algoritmos como Florestas Aleatórias, SVMs e arquiteturas de deep learning. A otimização automática de hiperparâmetros utiliza otimização bayesiana para encontrar configurações ideais. Modelos treinados podem ser implantados como APIs RESTful ou microsserviços, com painéis de monitoramento que acompanham métricas de desempenho em tempo real. Plugins extensíveis permitem aos desenvolvedores adicionar pré-processamento personalizado, visualizações ou novos destinos de implantação, tornando o ClassiCore-Public ideal para tarefas de classificação em escala industrial.