Scint — мощная платформа без кода для AI-агентов, позволяющая пользователям составлять, развертывать и управлять автономными многошаговыми рабочими процессами. Благодаря интерфейсу с перетаскиванием, пользователи задают поведение агентов, подключают API и источники данных, настраивают триггеры. Платформа включает встроенную отладку, контроль версий и панели мониторинга в реальном времени. Разработана для технических и нетехнических команд, ускоряя автоматизацию и обеспечивая надежное выполнение сложных задач — от обработки данных до поддержки клиентов.

AI-Agents обеспечивает гибкую и модульную платформу для создания автономных агентов на базе ИИ. Разработчики могут задавать цели агента, связывать задачи и добавлять модули памяти для хранения и восстановления контекстной информации. Поддерживается интеграция с ведущими LLM через API-ключи, что позволяет агентам генерировать, оценивать и дорабатывать результаты. Возможность настраиваемых инструментов и плагинов позволяет агентам взаимодействовать с внешними сервисами, такими как парсинг веб-страниц, базы данных и системы отчетности. Благодаря ясным абстракциям для планирования, исполнения и обратной связи, AI-Agents ускоряет разработку прототипов и развертывание интеллектуальных автоматизированных рабочих потоков.

Data Normalizer — это решение на основе ИИ, предназначенное для обработки сложностей нормализации данных. Инструмент очищает и стандартизирует данные из различных источников, включая Excel, Python, R и SQL, борясь с проблемами, такими как опечатки, сокращения и несогласованные написания. Это гарантирует, что ваши данные будут точными, последовательными и готовыми для анализа, что повышает надежность выводов, извлеченных из ваших наборов данных.

AI Ко-научный сотрудник Google сочетает передовые алгоритмы машинного обучения, чтобы помогать исследователям, генерируя гипотезы на основе имеющихся данных, предлагая экспериментальные дизайны и анализируя результаты. Эта AI система может быстро обрабатывать огромные объемы данных, предоставляя инсайты, которые могут привести к значительным научным прорывам в таких областях, как биология, химия и материалы. Служа помощником, она помогает исследователям сосредоточиться на критическом мышлении и инновационных экспериментах, а не на рутинной обработке данных.