TiDB é uma solução de banco de dados integrada adaptada para aplicações de IA. Ela suporta busca vetorial, busca por gráfico de conhecimento semântico e gerenciamento de dados operacionais. Sua arquitetura sem servidor garante confiabilidade e escalabilidade, eliminando a necessidade de sincronização manual de dados e gerenciamento de múltiplas lojas de dados. Com recursos de nível empresarial, como controle de acesso baseado em funções, criptografia e alta disponibilidade, TiDB é ideal para aplicações de IA prontas para produção que exigem desempenho, segurança e facilidade de uso. A compatibilidade da plataforma TiDB abrange implantações baseadas em nuvem e locais, tornando-a versátil para diversas necessidades de infraestrutura.

FastAPI Agents fornece uma camada de serviço robusta para desenvolver agentes baseados em LLM usando o framework web FastAPI. Permite definir comportamentos de agentes com cadeias, ferramentas e sistemas de memória do LangChain. Cada agente pode ser exposto como um endpoint REST padrão, suportando solicitações assíncronas, respostas em streaming e cargas úteis personalizáveis. A integração com armazenamento vetorial permite geração aumentada por recuperação para aplicações orientadas ao conhecimento. O framework inclui registros integrados, ganchos de monitoramento e suporte ao Docker para implantação em contêineres. Você pode estender facilmente os agentes com novas ferramentas, middleware e autenticação. FastAPI Agents acelera a preparação de produção de soluções de IA, garantindo segurança, escalabilidade e facilidade de manutenção de aplicações baseadas em agentes em ambientes empresariais e de pesquisa.

O Modelo de Aplicativo Agentic é um projeto Next.js totalmente configurado que serve como base para desenvolver aplicações impulsionadas por IA. Incorpora uma estrutura de pastas modular, gerenciamento de variáveis de ambiente e exemplos de fluxos de trabalho de agentes aproveitando os modelos GPT da OpenAI e bancos de dados de vetores como Pinecone. O modelo demonstra padrões chave, como cadeias sequenciais de múltiplas etapas, agentes de Q&A conversacional e endpoints de geração de texto. Os desenvolvedores podem personalizar facilmente a lógica de cadeia, integrar serviços adicionais e fazer deploy em plataformas como Vercel ou Netlify. Com suporte a TypeScript e tratamento de erros embutido, a estrutura reduz o tempo de configuração inicial e fornece documentação clara para expansão futura.