Гибкие AI Agent Integration решения

Используйте многофункциональные AI Agent Integration инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

AI Agent Integration

  • Открытая структура, которая защищает доступ агентов LLM к конфиденциальным данным с помощью шифрования, аутентификации и безопасных слоев извлечения.
    0
    0
    Что такое Secure Agent Augmentation?
    Secure Agent Augmentation предоставляет SDK для Python и набор вспомогательных модулей, позволяющих оборачивать вызовы инструментов ИИ-агентов с помощью механизмов безопасности. Поддерживаются интеграции с популярными фреймворками LLM, такими как LangChain и Semantic Kernel, а также подключение к секретным хранилищам (например, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Шифрование в состоянии покоя и при передаче, ролевой контроль доступа и аудит обеспечивают, что агенты могут расширять свои рассуждения за счет внутренних баз знаний и API, не раскрывая чувствительные данные. Разработчики определяют защищённые конечные точки инструментов, настраивают политики аутентификации и инициализируют объект агента для выполнения безопасных запросов к конфиденциальным источникам данных.
  • AnYi — это фреймворк на Python для создания автономных ИИ-агентов с планированием задач, интеграцией инструментов и управлением памятью.
    0
    0
    Что такое AnYi AI Agent Framework?
    Рамочная платформа для ИИ-агентов AnYi помогает разработчикам интегрировать автономных ИИ-агентов в их приложения. Агентам доступны планирование и выполнение многошаговых задач, использование внешних инструментов и API, а также поддержка диалогового контекста через настраиваемые модули памяти. Фреймворк абстрагирует взаимодействие с различными поставщиками LLM и поддерживает собственные инструменты и базы данных для хранения памяти. Встроенное ведение логов, мониторинг и асинхронное выполнение ускоряют развертывание интеллектуальных помощников для исследований, поддержки клиентов, анализа данных и любых рабочих процессов, требующих автоматического рассуждения и действий.
  • Открытая платформа на Python для координации нескольких AI-агентов для поиска и генерации в рабочем процессе RAG.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent-RAG?
    Multi-Agent-RAG предоставляет модульную структуру для создания приложений на базе генерации с дополнением поиска, управляя несколькими специализированными AI-агентами. Разработчики настраивают отдельных агентов: агент поиска подключается к векторным хранилищам для получения релевантных документов; агент рассуждений выполняет цепочку мыслей; агент генерации синтезирует окончательные ответы с помощью больших языковых моделей. Фреймворк поддерживает расширения через плагины, настраиваемые подсказки и полный журнал действий, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с популярными API LLM и векторными базами данных для повышения точности, масштабируемости и эффективности разработки RAG.
  • Questflow - это децентрализованная сеть рабочих процессов с AI-агентами, автоматизирующая задачи в автономном режиме.
    0
    0
    Что такое Questflow?
    Questflow Labs - это децентрализованная сеть рабочих процессов с AI-агентами, предназначенная для автоматического управления и выполнения различных задач с помощью автономных AI-агентов. Платформа позволяет пользователям подключать различных AI-агентов, модели и приложения, такие как ChatGPT, для оптимизации рабочих процессов и повышения производительности. Эта оркестрация многоагентов позволяет автоматизировать рутинные задачи, позволяя пользователям сосредоточиться на более стратегических действиях. Используя децентрализованную сеть, Questflow обеспечивает высокую надежность и масштабируемость, что делает его идеальным решением для современных команд, стремящихся максимизировать эффективность через автоматизацию.
Рекомендуемые