DreamGPT — универсальная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения разработки, настройки и развертывания AI-агентов на базе GPT. Предоставляет интуитивный Python SDK и командную строку для создания новых агентов, управления историей разговоров с настраиваемыми бэкендами памяти и интеграции внешних инструментов через стандартную систему плагинов. Разработчики могут определять собственные потоки подсказок, подключаться к API или базам данных для расширенной генерации и мониторинга эффективности агента через встроенные логирование и телеметрию. Модульная архитектура поддерживает горизонтальное масштабирование в облачных средах и обеспечивает безопасную работу с пользовательскими данными. В комплекте есть шаблоны для помощников, чат-ботов и цифровых работников, позволяющие быстро разрабатывать специализированных AI-агентов для обслуживания клиентов, анализа данных, автоматизации и других задач.

FluidStack предоставляет высокопроизводительную облачную инфраструктуру GPU, адаптированную для обучения AI и больших языковых моделей. С доступом к более чем 50 000 GPU, включая NVIDIA H100 и A100, пользователи могут без проблем масштабировать свои вычислительные потребности. Платформа обеспечивает доступность, снижая затраты на облачные услуги более чем на 70%. Доверяют ведущие AI-компании, FluidStack разработан для обработки интенсивных вычислительных задач, от обучения AI моделей до предоставления выводов.

autogen-agent-server выступает в качестве централизованной платформы для оркестрации ИИ-агентов, позволяя разработчикам осуществлять доступ к возможностям агентов через стандартные RESTful конечные точки. Основные функции включают регистрацию новых агентов с пользовательскими подсказками и логикой, управление несколькими сессиями с отслеживанием контекста, получение истории диалогов и координацию мультиагентных диалогов. Обеспечена асинхронная обработка сообщений, callback’и webhook и встроенное хранение состояния агентов и логов. Платформа бесшовно интегрируется с библиотекой AutoGen для использования LLM, поддерживает пользовательские промежуточные слои для аутентификации, масштабируется с помощью Docker и Kubernetes и предоставляет хуки мониторинга для метрик. Этот каркас ускоряет создание чат-ботов, цифровых помощников и автоматических рабочих процессов, абстрагируя инфраструктуру сервера и схемы коммуникаций.

CloudKeeper Tuner разработан для упрощения управления AWS, предлагая контекстные и актуальные аналитические данные по оптимизации и персонализированные рекомендации в консоли AWS. Он помогает компаниям любого размера эффективно управлять своими облачными ресурсами и устранять ненужные расходы. С такими функциями, как мгновенные аналитические данные по оптимизации, легкость управления затратами и плавный пользовательский опыт, CloudKeeper Tuner гарантирует, что облачная оптимизация становится стратегическим преимуществом для вашей организации.

Exo предоставляет все необходимое для создания, развертывания и масштабирования автономных AI-агентов. Начинайте с преднастроенных шаблонов агентов или создавайте собственные рабочие процессы с помощью интерфейса drag-and-drop или YAML. Интегрируйте любые REST API, базы данных или сторонние сервисы для расширения возможностей агента. Агенты поддерживают контекст через встроенную постоянную память и векторные хранилища. Облачная среда выполнения, инструменты CLI/SDK и панель управления позволяют мониторить работу, просматривать логи и управлять версиями.

NPI.ai — это полноценная платформа, где пользователи могут графически проектировать AI-агентов, перетаскивая модули. Каждый агент состоит из компонентов, таких как подсказки для языковой модели, вызовы функций, логика принятия решений и векторы памяти. Платформа поддерживает интеграцию с API, базами данных и сторонними сервисами. Агентов можно сохранять контекст с помощью встроенных слоёв памяти, что позволяет им вести многопоточную беседу, получать прошлые взаимодействия и выполнять динамическое рассуждение. NPI.ai включает контроль версий, тестовые среды и пайплайны развертывания, что облегчает итерации и запуск агентов в продакшн. Благодаря журналам и мониторингу в реальном времени, команды получают инсайты о работе агентов и взаимодействиях с пользователями, что способствует постоянному улучшению и высокой надёжности в масштабе.