KoG Playground — это платформа с открытым исходным кодом, основанная на браузере, предназначенная для упрощения разработки агентов с дополнением поиска (RAG). Она соединяется с популярными векторными хранилищами, такими как Pinecone или FAISS, позволяя пользователям вводить текстовые корпуса, вычислять встраивания и визуально настраивать пайплайны поиска. Интерфейс предлагает модульные компоненты для определения шаблонов подсказок, бэкендов LLM (OpenAI, Hugging Face) и обработчиков цепочек. В реальном времени отображаются логи использования токенов и метрики задержки для каждого вызова API, что помогает оптимизировать производительность и стоимость. Пользователи могут регулировать порог сходства, алгоритмы повторного ранжирования и стратегии слияния результатов в режиме реального времени, а затем экспортировать свою конфигурацию в виде фрагментов кода или воспроизводимых проектов. KoG Playground упрощает прототипирование чатботов на базе знаний, приложений для семантического поиска и пользовательских AI-ассистентов с минимальными затратами на кодирование.

Autonomys Agents дает разработчикам возможность создавать автономных AI-агентов, способных выполнять сложные задачи без ручного вмешательства. Построенный на Python, фреймворк предоставляет инструменты для определения поведения агентов, интеграции внешних API и пользовательских функций, а также поддержания разговорной памяти на протяжении взаимодействий. Агенты могут сотрудничать в многопрограммных настройках, обмениваться знаниями и координировать действия. Модули наблюдения предлагают ведение журналов в реальном времени, отслеживание производительности и отладочные сведения. Благодаря модульной архитектуре команды могут расширять основные компоненты, внедрять новые LLM и развертывать агентов в различных средах. Будь то автоматизация поддержки клиентов, выполнение анализа данных или оркестровка исследовательских рабочих процессов, Autonomys Agents упрощает полный цикл разработки и управления интеллектуальными автономными системами.