Prometh.ai — это комплексная платформа для создания автономных AI-агентов, которые могут подключаться к различным корпоративным системам, таким как Salesforce, HubSpot, SQL-базы данных и Zendesk. Пользователи используют интерфейс Drag-and-Drop для определения многошаговых workflows, установки условной логики и планирования задач. Агентов можно использовать для генерации лидов, обработки поддерживающих тикетов, составления отчётов и проведения маркетинговых исследований. Сердце платформы — ядро оркестровки, которое управляет параллельными процессами и обработкой ошибок, а встроенные аналитические панели позволяют визуализировать эффективность агентов и осуществлять постоянную оптимизацию.

dbt-llm-agent использует крупные языковые модели для преобразования взаимодействия команд данных с проектами dbt. Пользователи могут исследовать и запрашивать модели данных простым английским, автоматически генерировать SQL на основе высокоуровневых команд и мгновенно получать документацию модели. Агент поддерживает нескольких провайдеров LLM — OpenAI, Cohere, Vertex AI, — и легко интегрируется с Python-окружением dbt. Также он предлагает автоматические обзоры кода с помощью ИИ, рекомендации по оптимизации SQL-преобразований и может генерировать тесты модели для проверки качества данных. Встроив LLM как виртуального помощника в воркфлоу dbt, этот инструмент снижает ручные усилия, улучшает доступность документации и ускоряет разработку и обслуживание надежных дата-пайплайнов.

SQL LangChain Agent — специализированный AI-агент, построенный на базе LangChain, предназначенный для устранения разрыва между естественным языком и структурированными SQL-запросами. Используя языковые модели OpenAI, агент интерпретирует английские подсказки пользователя, формулирует синтаксически правильные SQL-команды и безопасно выполняет их на реляционных базах данных через SQLAlchemy. Возвращённые результаты форматируются обратно в разговорные ответы или структуры данных для дальнейшей обработки. Автоматизация генерации и выполнения SQL позволяет командам данных исследовать и анализировать данные без написания кода, ускоряет подготовку отчетов и снижает человеческие ошибки в создании запросов.

DataWhisper использует модульную архитектуру на основе агентов для анализа вопросов на естественном языке, генерации точных SQL-запросов и их выполнения на различных системах баз данных. В нее входят разговорные AI-агенты, которые обрабатывают контекст, проверку ошибок и оптимизацию, позволяя пользователям получать инсайты без написания SQL вручную. Собственный плагин-интерфейс позволяет интегрировать пользовательские парсеры, драйверы баз данных и LLM-бэкенды, что делает систему расширяемой для корпоративных аналитик, отчетов и интерактивных приложений, основанных на данных. Она автоматизирует повторяющиеся задачи, поддерживает несколько диалектов SQL, включая MySQL, PostgreSQL и SQLite, и ведет историю запросов для аудита. Агенты общаются с популярными API LLM, обеспечивают обработку ошибок и обратную связь в реальном времени, а также интегрируются в веб-сервисы или чат-боты через RESTful API.