A Câmara de Tempo Hiperbólica fornece um ambiente flexível para construir agentes de IA, oferecendo componentes para gerenciamento de memória, orquestração de janelas de contexto, encadeamento de prompts, integração de ferramentas e controle de execução. Os desenvolvedores definem comportamentos de agentes por meio de blocos de construção modulares, configuram memórias personalizadas (de curto e longo prazo) e vinculam APIs externas ou ferramentas locais. A estrutura inclui suporte a assíncrono, registro e utilitários de depuração, permitindo iteração rápida e implantação de agentes conversacionais ou orientados a tarefas sofisticados em projetos Python.

A Big Tech Company se concentra em fornecer soluções tecnológicas de ponta projetadas para melhorar a conectividade e promover a colaboração. Ao aproveitar estruturas ágeis e abordagens inovadoras, a Big Tech oferece soluções personalizadas que atendem às necessidades únicas de startups, empresas e organizações. A missão da empresa é impulsionar a inovação sem restrições, oferecendo soluções tecnológicas escaláveis que atendem às demandas em constante evolução do cenário digital de hoje.

Layra é projetada para simplificar o desenvolvimento de agentes alimentados por LLM, fornecendo uma arquitetura modular que se integra com várias ferramentas e armazéns de memória. Possui um planejador que divide tarefas em subobjetivos, um módulo de memória para armazenar conversas e contexto, e um sistema de plugins para conectar APIs externas ou funções personalizadas. Layra também suporta a orquestração de múltiplas instâncias de agentes para colaborar em fluxos de trabalho complexos, possibilitando execução paralela e delegação de tarefas. Com abstrações claras para ferramentas, memória e definições de políticas, os desenvolvedores podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para suporte ao cliente, análise de dados, RAG e mais. É independente do framework para backend de modelagem, suportando OpenAI, Hugging Face e LLMs locais.

RAG para Cibersegurança combina o poder de modelos de linguagem de grande escala com recuperação baseada em vetores para transformar a forma como as equipes de segurança acessam e analisam informações de cibersegurança. Os usuários começam ingerindo documentos como matrizes MITRE ATT&CK, entradas CVE e avisos de segurança. A estrutura então gera embeddings para cada documento e os armazena em um banco de dados vetorial. Quando um usuário envia uma consulta, o RAG recupera os trechos mais relevantes, passa-os para o LLM e retorna respostas precisas e ricas em contexto. Essa abordagem garante que as respostas sejam fundamentadas em fontes autoritativas, reduzindo halucinações e melhorando a precisão. Com pipelines de dados personalizáveis e suporte para múltiplos provedores de embeddings e LLM, as equipes podem adaptar o sistema às suas necessidades específicas de inteligência de ameaças.