Convex — это мощный бэкенд как услуга, нацеленный на разработку полнофункциональных приложений на TypeScript. Она объединяет тщательно подобранный набор бэкенд-сервисов, включая управление базами данных, серверные функции и управление состоянием, в единое бесшовное решение. Спроектированная с учетом быстрого развития и масштабируемости, Convex помогает разработчикам оптимизировать свои рабочие процессы и создавать сложные приложения без необходимости бороться с запутанной бэкенд-инфраструктурой.

EnergeticAI - это библиотека Node.js, предназначенная для упрощения интеграции открытых AI моделей. Она использует TensorFlow.js, оптимизированный для безсерверных функций, что обеспечивает быстрые холодные старты и эффективную производительность. С предобученными моделями для общих задач AI, таких как встраивания и классификаторы, она ускоряет процесс развертывания, делая интеграцию AI бесшовной для разработчиков. Сосредоточив внимание на безсерверной оптимизации, она обеспечивает до 67 раз более быстрое выполнение, что идеально подходит для современной архитектуры микросервисов.

Inngest - это мощная платформа ИИ, разработанная для разработчиков, чтобы строить веб-приложения через безсерверные функции. Она предлагает интерфейс без кода, позволяя бесшовно интегрировать различные API и сервисы. С Inngest пользователи могут автоматизировать рабочие процессы и эффективно управлять механикой, основанной на событиях, минимизируя потребность в масштабном кодировании и максимизируя продуктивность. Эта платформа упрощает процессы на стороне сервера, обеспечивая при этом масштабируемость приложений и легкость в обслуживании.

Leap AI — это платформа и фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения создания агентов, управляемых ИИ, в различных областях. Модульная архитектура позволяет разработчикам собирать компоненты для интеграции с API, создания разговорных чат-ботов, генерации музыки и интеллектуальной помощи при кодировании. Используя предопределённые соединители, агенты Leap AI могут вызывать внешние RESTful службы, обрабатывать и отвечать на пользовательский ввод, генерировать оригинальные музыкальные треки и предлагать варианты кода в реальном времени. Основанный на популярных библиотеках машинного обучения, он поддерживает интеграцию собственных моделей, ведение журналов и мониторинг. Пользователи могут определять поведение агентов через конфигурационные файлы или расширять функциональность с помощью плагинов на JavaScript или Python. Развертывание упрощается с помощью контейнеров Docker, безсерверных функций или облачных сервисов. Leap AI ускоряет прототипирование и производство агентов для различных задач.

ByteChef предоставляет модульную архитектуру для построения, тестирования и развертывания агентов ИИ. Разработчики определяют профили агентов, прикрепляют плагины пользовательских навыков и управляют мультиядерными рабочими потоками через визуальную веб-IDE или SDK. Она интегрируется с основными поставщиками LLM (OpenAI, Cohere, модели на собственной хостинге) и внешними API. Встроенные средства отладки, журналирования и наблюдения ускоряют итерации. Проекты могут быть развернуты как сервисы Docker или безсерверные функции, обеспечивая масштабируемых, готовых к производству агентов ИИ для поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации.

Agent Forge упрощает весь цикл разработки AI-агентов, предлагая команды CLI для генерации скелетного кода, шаблонов диалогов и настроек конфигурации. Разработчики могут определять роли агентов, подключать провайдеров LLM и интегрировать внешние инструменты, такие как векторные базы данных, REST API и собственные плагины, используя дескрипторы YAML или JSON. Ф Framework поддерживает локальное выполнение, интерактивное тестирование и упаковку агентов в образы Docker или бессерверные функции для простого развертывания. Встроенная логгирование, профили окружения и хуки VCS упрощают отладку, коллаборацию и CI/CD-процессы. Эта гибкая архитектура поддерживает создание чат-ботов, автономных исследовательских ассистентов, каналов поддержки клиентов и автоматизированных процессов обработки данных с минимальной настройкой.