Letta — это всеобъемлющая платформа оркестрации AI-агентов, созданная для того, чтобы помочь организациям автоматизировать сложные рабочие процессы с помощью интеллектуальных цифровых работников. Используя настраиваемые шаблоны агентов и мощный визуальный конструктор, Letta позволяет командам определять пошаговые процессы, интегрировать разнообразные API и источники данных, а также развертывать автономных агентов, выполняющих такие задачи, как обработка документов, анализ данных, взаимодействие с клиентами и мониторинг систем. Основана на микросервисной архитектуре, предлагает встроенную поддержку популярных моделей ИИ, управление версиями и инструменты управления. Реальные панели предоставляют информацию о деятельности агентов, метрики эффективности и обработке ошибок — обеспечивая прозрачность и надежность. Благодаря управляемым по ролям контролям доступа и безопасным вариантам развертывания, Letta масштабируется от пилотных проектов до корпоративных решений по управлению цифровой рабочей силой.

В качестве надежной реализации на Go популярной платформы LlamaIndex, Llama-Index-Go предоставляет возможность создавать и выполнять запросы к индексам на основе векторов из текстовых данных. Пользователи могут загружать документы с помощью встроенных или пользовательских загрузчиков, генерировать векторные embeddings с помощью OpenAI или других провайдеров, и хранить векторы в памяти или на внешних базах данных векторов. Библиотека предоставляет API QueryEngine, который поддерживает поиски по ключевым словам и семантическому содержанию, логическим фильтрам и генерации с помощью восстановления с LLM. Разработчики могут расширять парсеры для Markdown, JSON или HTML и подключать альтернативные модели embedding. Разработана с модульными компонентами и четкими интерфейсами, обеспечивает высокую производительность, простую отладку и гибкую интеграцию в микросервисы, CLI-инструменты или веб-приложения, позволяя быстро прототипировать решения поиска и чатов на AI.

Arenas разработана для оптимизации жизненного цикла разработки агентов, основанных на LLM. Разработчики могут определять персоны агентов, интегрировать внешние API и инструменты в виде плагинов, а также создавать многошаговые рабочие процессы с помощью гибкого DSL. Фреймворк управляет памятью диалогов, обработкой ошибок и логированием, обеспечивая создание устойчивых RAG-пайплайнов и совместную работу нескольких агентов. С помощью интерфейса командной строки и API REST команды могут прототипировать агентов локально и развертывать как микросервисы или приложениями в контейнерах. Arenas поддерживает популярных поставщиков LLM, предлагает панели мониторинга и включает предустановленные шаблоны для распространённых сценариев. Эта гибкая архитектура снижает объем шаблонного кода и ускоряет вывод решений на базе AI в таких областях, как взаимодействие с клиентами, исследования и обработка данных.