CloudSoul предоставляет комплексное решение для быстрого развертывания соответствующих облачных инфраструктур. Эта платформа помогает организациям поддерживать соответствие, предотвращать ошибки конфигурации безопасности до их появления и получать данные для минимизации затрат на облако при обеспечении соответствия. Будь вы малым бизнесом или крупным предприятием, CloudSoul упрощает управление облаком и улучшает вашу безопасность.

AI Agent Cloud Architect - это специализированный помощник, предназначенный для упрощения создания и развертывания облачных архитектур. Он использует современные алгоритмы для автоматизации ключевых процессов, таких как распределение ресурсов, управление конфигурацией и интеграция систем. Анализируя требования пользователей и существующие ресурсы, он генерирует оптимизированные проекты облачной архитектуры, которые соответствуют целям по эффективности работы и затратам. Этот AI-агент не только помогает в начальных настройках, но и предоставляет постоянную поддержку для масштабирования и управления облачной инфраструктурой.

SDK Connery — это универсальный фреймворк, упрощающий создание агентов ИИ. Он предоставляет клиентские библиотеки для Node.js, Python, Deno и браузера, позволяющие разработчикам определять поведение агента, интегрировать внешние инструменты и источники данных, управлять долгосрочной памятью и подключаться к нескольким LLM. Встроенная телеметрия и утилиты развертывания ускоряют весь цикл жизни агента — от разработки до производства.

Daytona позволяет организациям быстро создавать, управлять и управлять автономными ИИ-агентами, которые выполняют сложные рабочие процессы от начала до конца. Благодаря конструктору рабочих процессов с функцией перетаскивания и каталогу предобученных моделей пользователи могут создавать агентов для обслуживания клиентов, продаж, генерации контента и анализа данных. API соединители Daytona интегрируются с CRM, базами данных и веб-сервисами, а его SDK и CLI позволяют расширять функции. Агенты тестируются в песочнице и разворачиваются в масштабируемом облаке или на собственной инфраструктуре. Встроенная безопасность, логирование и панель в реальном времени дают командам возможность контролировать производительность агентов.

Defang — это инструмент развертывания в облаке, использующий ИИ, который позволяет разработчикам легко и безопасно развертывать приложения на выбранном ими облаке с использованием одной команды. Он мгновенно превращает любой проект, совместимый с Docker Compose, в работу развертывания, предлагает отладку, управляемую ИИ, и поддерживает любой язык программирования или фреймворк. Независимо от того, используете ли вы AWS, GCP или DigitalOcean, Defang обеспечивает безопасность, масштабируемость и экономическую эффективность ваших развертываний. Платформа поддерживает различные среды, такие как разработка, тестирование и производство, что делает ее идеальной для проектов любого масштаба.

DevLooper предназначен для упрощения полного жизненного цикла проектов ИИ-агентов. Одной командой можно генерировать шаблонный код для задач и пошаговых рабочих процессов. Он использует облачную среду Modal для запуска агентов в виде масштабируемых безсостояний функций, а также предлагает режимы локального запуска и отладки для быстрой итерации. DevLooper управляет потоками с состоянием, плановой разметкой и встроенной наблюдаемостью прямо из коробки. Абстрагируя детали инфраструктуры, он позволяет командам сосредоточиться на логике агентов, тестировании и оптимизации. Бесшовная интеграция с существующими библиотеками Python и SDK Modal обеспечивает безопасное и воспроизводимое развертывание в средах разработки, тестирования и производства.

ExampleAgent — это разработческое средство, предназначенное для ускорения создания ИИ-ассистентов. Оно напрямую интегрируется с моделями GPT от OpenAI для обработки понимания и генерации естественного языка и предлагает расширяемую систему плагинов для добавления пользовательских инструментов или API. Фреймворк управляет контекстом диалога, памятью и обработкой ошибок, позволяя агентам выполнять поиск информации, автоматизировать задачи и управлять рабочими потоками принятия решений. Благодаря ясным шаблонам кода, документации и примерам команды могут быстро прототипировать область-specific агентов для чат-ботов, извлечения данных, планирования и др.

FreeAct использует модульную архитектуру для упрощения создания ИИ-агентов. Разработчики задают общие цели и настраивают модуль планирования для генерации пошаговых планов. Компонент рассуждения оценивает реализуемость плана, а движок выполнения организует вызовы API, запросы к базам данных и взаимодействия с внешними инструментами. Управление памятью отслеживает контекст разговора и исторические данные, позволяя агентам принимать обоснованные решения. Регистрация среды упрощает интеграцию пользовательских инструментов и сервисов, обеспечивая динамическую адаптацию. FreeAct поддерживает несколько бэкендов LLM и может развертываться на локальных серверах или облачных средах. Благодаря открытой архитектуре и расширяемому дизайну, он способствует быстрому прототипированию интеллектуальных агентов для исследований и промышленного использования.

Google Gemma – это коллекция легковесных, передовых моделей ИИ, разработанных для удовлетворения широкого спектра приложений. Эти открытые модели сконструированы с использованием последних технологий для обеспечения оптимальной производительности и эффективности. Созданные для разработчиков, исследователей и бизнеса, модели Gemma могут быть легко интегрированы в приложения для улучшения функциональности в таких областях, как генерация текста, резюмирование и анализ настроений. С доступными гибкими вариантами развертывания на таких платформах, как Vertex AI и GKE, Gemma обеспечивает бесшовный опыт для пользователей, ищущих надежные ИИ-решения.

Kaizen — современная архитектура AI-агентов, созданная для упрощения управления автономными агентами на базе LLM. Предлагает модульную архитектуру для определения многошаговых рабочих процессов, интеграции внешних инструментов через API и хранения контекста в буферах памяти для поддержания диалогов с сохранением состояния. Конструктор пайплайнов Kaizen позволяет связывать подсказки, выполнять код и запрашивать базы данных в одном orchestrated запуске. Встроенные панели логирования и мониторинга дают представление о производительности агентов и использовании ресурсов в реальном времени. Разработчики могут разворачивать агентов в облаке или локально с поддержкой автошкалирования. Абстрагируя взаимодействие с LLM и операционные вопросы, Kaizen помогает быстро прототипировать, тестировать и масштабировать автоматизацию AI в сферах поддержки клиентов, исследований и DevOps.

LangChain предоставляет комплексный набор инструментов для создания продвинутых приложений на базе LLM, скрывая низкоуровневое взаимодействие с API и предоставляя повторно используемые модули. С системой шаблонов подсказок разработчики могут задавать динамические запросы и соединять их для выполнения многошаговых рассуждений. Встроенная система агентов объединяет выходы LLM с вызовами внешних инструментов, позволяя осуществлять автономное принятие решений и выполнение задач, таких как веб-исследования или запросы к базам данных. Модули памяти сохраняют контекст диалогов, поддерживая состояние на протяжении нескольких обменов. Интеграция с векторными базами данных обеспечивает дополнение ответа за счёт релевантных знаний. Расширяемые хуки обратных вызовов позволяют настраивать логирование и мониторинг. Модульная архитектура LangChain способствует быстрому прототипированию и масштабируемости, поддерживая развертывание как на локальных машинах, так и в облаке.

Leap AI — это платформа и фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения создания агентов, управляемых ИИ, в различных областях. Модульная архитектура позволяет разработчикам собирать компоненты для интеграции с API, создания разговорных чат-ботов, генерации музыки и интеллектуальной помощи при кодировании. Используя предопределённые соединители, агенты Leap AI могут вызывать внешние RESTful службы, обрабатывать и отвечать на пользовательский ввод, генерировать оригинальные музыкальные треки и предлагать варианты кода в реальном времени. Основанный на популярных библиотеках машинного обучения, он поддерживает интеграцию собственных моделей, ведение журналов и мониторинг. Пользователи могут определять поведение агентов через конфигурационные файлы или расширять функциональность с помощью плагинов на JavaScript или Python. Развертывание упрощается с помощью контейнеров Docker, безсерверных функций или облачных сервисов. Leap AI ускоряет прототипирование и производство агентов для различных задач.

На практике LlamaSim позволяет определить несколько AI-агентов с помощью модели Llama, настроить сценарии взаимодействия и запускать контролируемые симуляции. Вы можете настроить личность агентов, логику принятия решений и каналы связи с помощью простых API на Python. Фреймворк автоматически управляет созданием подсказок, разбором ответов и отслеживанием состояния диалога. Он регистрирует все взаимодействия и предоставляет встроенные метрики оценки, такие как когерентность ответов, уровень завершения задач и задержка. Благодаря плагинам, можно интегрировать внешние источники данных, добавлять пользовательские функции оценки или расширять возможности агентов. Легкий ядроLlamaSim подходит для локальной разработки, CI/CD и облачных развертываний, что обеспечивает воспроизводимость исследований и проверку прототипов.

Prodvana - это платформа развертывания, которая упрощает процесс доставки программного обеспечения, интегрируясь с вашей существующей инфраструктурой. Она исключает необходимость в традиционных системах развертывания по конвейерному принципу, заменяя их на интеллектуальный, основанный на намерениях подход. Пользователи могут декларативно определить свое желаемое состояние, а Prodvana сам определит необходимые шаги для его достижения. Это обеспечивает эффективные, точные и безпроблемные развертывания, подходящие для управления программным обеспечением SaaS в облачных средах.

NeXent — это гибкая платформа для агентов ИИ, которая позволяет определять пользовательских цифровых работников через YAML или SDK на Python. Вы можете интегрировать несколько LLM, внешних API и цепочек инструментов в модулярные пайплайны. Встроенные модули памяти поддерживают взаимодействия с состоянием, а панель мониторинга обеспечивает отображение данных в реальном времени. NeXent поддерживает локальное и облачное развертывание, Docker-контейнеры и масштабируется по горизонтали для корпоративных нагрузок. Открытая архитектура поощряет расширяемость и плагины сообщества.

Enso — это платформа, основанная на браузере, которая позволяет пользователям создавать настраиваемых ИИ-агентов с помощью визуального конструктора на основе потоков. Пользователи перетаскивают модульные компоненты кода и ИИ, конфигурируют API-интеграции, внедряют интерфейсы чата и предварительно просматривают интерактивные рабочие процессы в реальном времени. После разработки агенты можно мгновенно протестировать и одним щелчком разместить в облаке или экспортировать в виде контейнеров. Enso упрощает сложные задачи автоматизации, сочетая простоту без кода с полной расширяемостью кода, что позволяет быстро разрабатывать интеллектуальных помощников и рабочие процессы на основе данных.

Podaki – это инновационная платформа на основе ИИ, предназначенная для автоматизации генерации кода для серверной части веб-сайтов. Преобразуя естественный язык и требования пользователей в чистый, структурированный код, Podaki позволяет разработчикам оптимизировать их рабочий процесс. Этот инструмент идеально подходит для создания сложных систем и инфраструктуры для серверной части без необходимости вручную писать обширный код. Кроме того, он гарантирует, что сгенерированный код безопасен и может быть развернут в облаке, что облегчает обновления и обслуживание для технических команд.

PoplarML – это платформа, которая облегчает развертывание готовых к производству, масштабируемых систем машинного обучения с минимальными инженерными усилиями. Она позволяет командам преобразовывать свои модели в готовые к использованию API конечные точки с помощью одной команды. Эта возможность значительно снижает сложность и время, обычно связанные с развертыванием моделей ML, обеспечивая эффективное и надежное масштабирование моделей в различных средах. Используя PoplarML, организации могут сосредоточиться больше на создании и улучшении моделей, а не на сложностях развертывания и масштабируемости.

PySpur предоставляет интегрированную среду для построения, тестирования и развертывания ИИ-агентов через удобный узловой интерфейс. Разработчики собирают цепочки действий — таких как вызовы языковых моделей, получение данных, ветвление решений и взаимодействие с API — перетаскиванием и соединением модульных блоков. Режим живого моделирования позволяет верифицировать логику, инспектировать промежуточные состояния и отлаживать рабочие процессы перед развертыванием. PySpur также предлагает контроль версий потоков агентов, профилирование производительности и однокнопочное развертывание в облако или локальную инфраструктуру. Благодаря поддержке подключаемых коннекторов и популярным LLM и векторным базам данных команды могут быстро прототипировать сложные рассуждающие агенты, автоматизированных помощников или данные pipeline. Открытый исходный код и расширяемая архитектура минимизируют шаблонный код и инфраструктурные накладные расходы, позволяя быстрее итерации и более надежные решения агента.

rag-services — это расширяемая платформа, разбивающая пайплайны RAG на отдельные микросервисы. Предоставляет сервис хранения документов, сервис индексирования векторов, сервис embedding, несколько сервисов inference LLM и оркестратор для координации рабочих процессов. Каждый компонент предоставляет REST API, позволяющее сочетать базы данных и поставщиков моделей. Поддержка Docker и Docker Compose позволяет развертывать локально или в кластерах Kubernetes. Фреймворк обеспечивает масштабируемые и отказоустойчивые решения RAG для чатботов, баз знаний и автоматизированных вопросов и ответов.