Bedrock Engineer предоставляет разработчикам структурированный и модульный способ создания AI-агентов, использующих базовые модели AWS Bedrock, такие как Amazon Titan и Anthropic Claude. В комплект входят примеры рабочих процессов для получения данных, анализа документов, автоматического рассуждения и многошагового планирования. Он управляет контекстом сессии, интегрируется с AWS IAM для безопасного доступа и поддерживает настраиваемые шаблоны подсказок. Инкапсулируя повторяющийся код, Bedrock Engineer ускоряет разработку чат-ботов, инструментов для резюме и умных помощников, обеспечивая масштабируемость и сокращение затрат за счет инфраструктуры AWS.

Chatbot-Grok предоставляет модульную платформу AI-агента на Python, предназначенную для упрощения разработки диалоговых ботов. Он поддерживает управление многократными диалогами, сохраняет память чата между сессиями и позволяет пользователям задавать собственные шаблоны подсказок. Архитектура расширяема, что позволяет разработчикам интегрировать различные LLM, включая Grok, и подключаться к платформам, таким как Telegram или Slack. Благодаря понятной организации кода и структуре, которая легко расширяется за счет плагинов, Chatbot-Grok ускоряет прототипирование и развертывание готовых к использованию чат-ассистентов.

AI-Agents предлагает модульную архитектуру для определения и запуска Python-агентов ИИ. Разработчики могут настраивать поведение агентов, интегрировать внешние API или инструменты и управлять памятью агентов в разных сессиях. Он использует популярные LLM, поддерживает совместную работу нескольких агентов и расширяется при помощи плагинов для сложных рабочих потоков, таких как анализ данных, автоматизированная поддержка и персональные ассистенты.

GEN_AI обеспечивает гибкую архитектуру для сборки генеративных AI-агентов через определение процессов обработки, интеграцию крупных языковых моделей и поддержку пользовательских плагинов. Разработчики могут конфигурировать рабочие потоки для генерации текста, изображений или данных, управлять вводом/выводом и расширять функционал через сообщества или собственные плагины. Фреймворк упрощает оркестровку вызовов нескольких AI-сервисов, предоставляет средства логирования и управления ошибками, а также позволяет быстро создавать прототипы. Благодаря модульным компонентам и конфигурационным файлам команды могут быстро развернуть, контролировать и масштабировать AI-решения для исследований, поддержки клиентов, создания контента и иных задач.