Cognita — это открытая RAG-рамка, позволяющая создавать модульных AI-помощников с поиском по документам, векторным поиском и настраиваемыми пайплайнами.
Cognita предлагает модульную архитектуру для создания RAG-приложений: импортируйте и индексируйте документы, выбирайте из OpenAI, TrueFoundry или сторонних поставщиков внедрения и настраивайте поисковые пайплайны через YAML или Python DSL. Встроенный фронтенд UI позволяет тестировать запросы, настраивать параметры поиска и визуализировать сходство векторов. После проверки Cognita предоставляет шаблоны развертывания для Kubernetes и безсерверных сред, что позволяет масштабировать AI-помощников на основе знания в производственной среде с наблюдаемостью и безопасностью.
Основные функции Cognita
Модульные определения RAG-пайплайнов
Поддержка нескольких провайдеров внедрения
Интеграция с векторными хранилищами
Встроенная фронтенд-площадка
Настройки через YAML и Python DSL
Шаблоны развертывания для продакшена
Плюсы и минусы Cognita
Минусы
Отсутствие явной доступности open-source
Подробности о ценах не указаны явно на главной странице
Нет прямого упоминания о возможностях AI агента или автономных агентов
Отсутствуют видимые ссылки на GitHub или магазины приложений для более глубокого изучения
Плюсы
Всеобъемлющая AI платформа, интегрирующая данные, приложения и API
Облегчает масштабируемую разработку и внедрение AI решений
Работает как среда для совместной работы над AI и потоками данных
Поддерживает быстрое создание и управление продуктами на базе AI
Открытая платформа для оркестрации AI-агентов, объединяющая несколько LLM-агентов, динамическую интеграцию инструментов, управление памятью и автоматизацию рабочих процессов.
UnitMesh предлагает гибкую, модульную среду для определения, управления и выполнения цепочек AI-агентов. Обеспечивается бесшовная интеграция с OpenAI, Anthropic и пользовательскими моделями, поддержка SDK для Python и Node.js, встроенные хранилища памяти, подключатели инструментов и архитектура плагинов. Разработчики могут оркестрировать параллельные или последовательные рабочие процессы, отслеживать логи выполнения и расширять функциональность через пользовательские модули. Архитектура, основанная на событиях, гарантирует высокую производительность и масштабируемость в облачных и локальных развертываниях.
JKStack Agents Server служит централизованным слоем оркестрации для развертывания ИИ-агентов. Он предоставляет REST-эндпоинты для определения пространств имен, регистрации новых агентов и запуска их с пользовательскими подсказками, настройками памяти и инструментов. Для взаимодействия в реальном времени сервер поддерживает потоковые WebSocket, отправляя частичные результаты по мере их генерации языковыми моделями. Разработчики могут расширять основные функции через менеджер плагинов для интеграции пользовательских инструментов, поставщиков LLM и хранилищ векторов. Также сервер отслеживает историю запусков, статусы и журналы, обеспечивая наблюдаемость и отладку. Благодаря встроенной поддержке асинхронной обработки и горизонтального масштабирования JKStack Agents Server упрощает развертывание стабильных рабочих процессов на базе ИИ в производстве.