A Confident AI oferece uma plataforma tudo-em-um para avaliar grandes modelos de linguagem (LLMs). Fornece ferramentas para testes de regressão, análise de desempenho e garantia da qualidade, permitindo que as equipes validem suas aplicações LLM de forma eficiente. Com métricas avançadas e recursos de comparação, a Confident AI ajuda as organizações a garantir que seus modelos sejam confiáveis e eficazes. A plataforma é adequada para desenvolvedores, cientistas de dados e gerentes de produto, oferecendo insights que levam a melhores decisões e melhoria de desempenho dos modelos.

PromptsLabs é uma plataforma onde os usuários podem descobrir e compartilhar prompts para testar novos modelos de linguagem. A biblioteca direcionada pela comunidade fornece uma ampla gama de prompts para copiar e colar, juntamente com seus resultados esperados, ajudando os usuários a entender e avaliar o desempenho de vários LLMs. Os usuários também podem contribuir com seus próprios prompts, garantindo um recurso em constante crescimento e atualizado.

O TGenAI utiliza inteligência artificial avançada e grandes modelos de linguagem para transformar o processo de criação de casos de teste. Analisando páginas da web, ele extrai componentes relevantes e gera automaticamente cenários de teste abrangentes. Isso não apenas reduz a entrada manual, mas também minimiza erros, permitindo que as equipes se concentrem em estratégias de teste de nível superior. Sejam interfaces de usuário, APIs ou outras funcionalidades da web, o TGenAI ajuda a garantir que seus aplicativos sejam totalmente validados, possibilitando lançamentos mais rápidos com melhor qualidade.

Athina AI é uma plataforma tudo-em-um projetada para equipes de desenvolvimento de IA prototiparem, experimentarem e testarem rapidamente aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM). A plataforma oferece ferramentas colaborativas semelhantes a uma planilha, tornando fácil gerenciar prompts, detectar e corrigir alucinações e melhorar o desempenho do modelo. Ela também inclui recursos de monitoramento para garantir a saúde e eficácia da aplicação, contribuindo para um deployment mais rápido e um controle de qualidade aprimorado.

A Estrutura de Simulação de Agentes LLM possibilita o design, execução e análise de ambientes simulados onde agentes autônomos interagem por meio de grandes modelos de linguagem. Os usuários podem registrar múltiplas instâncias de agentes, atribuir prompts e papéis personalizáveis, e especificar canais de comunicação como troca de mensagens ou estado compartilhado. A estrutura orquestra ciclos de simulação, coleta logs e calcula métricas como frequência de turnos, latência de resposta e taxas de sucesso. Suporta integração perfeita com OpenAI, Hugging Face e LLMs locais. Pesquisadores podem criar cenários complexos — negociação, alocação de recursos ou resolução colaborativa de problemas — para observar comportamentos emergentes. Uma arquitetura de plugins extensível permite adicionar novos comportamentos de agentes, restrições ambientais ou módulos de visualização, promovendo experimentos reproduzíveis.