Humanloop сосредоточен на возможностях для пользователей создавать, уточнять и оптимизировать разговорные AI-агенты. Платформа использует циклы обратной связи, которые способствуют реальному улучшению в AI-диалогах, обеспечивая, чтобы ответы со временем становились более актуальными и точными. Организации могут использовать Humanloop для улучшения обслуживания клиентов, автоматизации ответов и в конечном итоге предоставления бесшовного пользовательского опыта. Упрощая процесс обучения AI-моделей, Humanloop позволяет командам сосредоточиться на уточнении контента, а не бороться со сложными программными задачами.

HumanLayer - это API и SDK, которые позволяют ИИ-агентам взаимодействовать с людьми для получения обратной связи, одобрений и рекомендаций. Интегрируя HumanLayer, разработчики могут гарантировать, что критические решения ИИ контролируются людьми, создавать пользовательские рабочие процессы одобрения, управлять переходами между программным и человеческим процессами и собирать ценную обратную связь от людей для улучшения систем ИИ. Он поддерживает интеграцию с популярными фреймворками и LLM, что делает его универсальным инструментом для различных приложений, требующих человеческого надзора над выходными данными ИИ.

OSU NLP Middleware — легкая рамочная система на Python, которая упрощает разработку систем ИИ-агентов. Она предоставляет главный цикл, который управляет взаимодействием между моделями естественного языка и внешними функциями инструментов, определенными как плагины. Фреймворк поддерживает популярных поставщиков LLM (OpenAI, Hugging Face и др.) и позволяет регистрировать пользовательские инструменты для задач, таких как запросы к базам данных, поиск документов, веб-сканирование, математические вычисления и REST API вызовы. Middleware управляет историей разговоров, ограничениями скорости и регистрирует все взаимодействия. Также он предлагает настраиваемое кеширование и политику повторных попыток для повышения надежности, легко создавая интеллектуальных помощников, чат-ботов и автономные рабочие процессы с минимальным количеством шаблонного кода.