Whiz предназначен для предоставления прочной основы для разработки интеллектуальных агентов, выполняющих сложные разговорные и задачевые рабочие процессы. Используя Whiz, разработчики определяют "инструменты" — функции Python или внешние API — которые агент вызывает при обработке запросов пользователя. Встроенный модуль памяти захватывает и восстанавливает контекст беседы, обеспечивая последовательные многоповоротные взаимодействия. Динамический планировщик разбивает цели на действия, а гибкий интерфейс позволяет внедрять собственные политики, реестры инструментов и движки памяти. Whiz поддерживает семантический поиск на базе embedding, ведение журналов для аудита и асинхронное выполнение для масштабирования. Полностью с открытым исходным кодом, Whiz может быть развернут в любом месте, где работает Python, что позволяет быстро создавать прототипы чат-ботов поддержки клиентов, помощников по анализу данных или специализированных агентов с минимальной подготовкой кода.

CompliantLLM предоставляет предприятиям комплексное решение для соответствия при развертывании больших языковых моделей. Интегрируя SDK или API-шлюз CompliantLLM, все взаимодействия с LLM перехватываются и оцениваются в соответствии с пользовательскими политиками, включая правила конфиденциальности данных, отраслевые нормативы и стандарты корпоративного управления. Конфиденциальная информация автоматически скрывается или маскируется, что обеспечивает ее недоступность за пределами организации. Платформа генерирует неизменяемые журналы аудита и визуальные панели, позволяющие сотрудникам по соблюдению соответствия и безопасности отслеживать использование, расследовать возможные нарушения и формировать детализированные отчеты о соответствии. Благодаря настраиваемым шаблонам политик и управлению доступом на основе ролей, CompliantLLM упрощает управление политиками, ускоряет подготовку к аудитам и снижает риск несоответствия в рабочих потоках ИИ.