Бесплатный AI-чат предлагает неограниченные текстовые и голосовые разговоры, а также высококачественную генерацию изображений, все без регистрации или рекламы. Взаимодействуйте с продвинутым AI для естественных, контекстуально осведомленных диалогов и раскройте свою креативность с бесконечной генерацией изображений. Никаких подписок, скрытых затрат или рекламы; только чистый, нефильтрованный доступ к мощным инструментам AI. Настройте персоналии AI в соответствии со своими предпочтениями или создайте уникальные личности для персонализированного опыта. Будьте в курсе событий с помощью интегрированных возможностей веб-поиска и взаимодействуйте без швов с помощью продвинутого распознавания речи и синтеза текста в речь.

CopilotKit — это open-source фреймворк на Python, предназначенный для разработчиков, создающих настраиваемых AI-агентов. Он предлагает модульную архитектуру, которая позволяет регистрировать и конфигурировать инструменты — такие как доступ к файловой системе, веб-поиск, Python REPL и SQL-коннекторы — и подключать их к агентам, использующим любые поддерживаемые LLM. Встроенные модули памяти позволяют сохранять состояние диалогов, а LangGraph помогает определять структурированные цепочки размышлений для сложных задач. Агенты могут быть развернуты в скриптах, веб-сервисах или CLI-приложениях и масштабироваться к различным облачным провайдерам. CopilotKit бесшовно работает с моделями OpenAI, Azure OpenAI и Anthropic, расширяя автоматизированные рабочие процессы, чат-боты и боты для анализа данных.

OmniSteward — это модульная платформа оркестрации ИИ-агентов на Python, которая подключается к OpenAI, локальным LLM и поддерживает пользовательские модели. Она предоставляет модули памяти для хранения контекста, наборы инструментов для API-вызовов, веб-поиска, выполнения кода и запросов к базам данных. Пользователи определяют шаблоны агентов с подсказками, рабочими потоками и триггерами. Фреймворк оркестрирует нескольких агентов параллельно, управляет историей диалогов и автоматизирует задачи с помощью пайплайнов. Также включает логирование, панели мониторинга, плагины, интеграцию с сторонними сервисами. OmniSteward упрощает создание специализированных помощников для исследований, операций, маркетинга и других областей, предлагая гибкость, масштабируемость и открытый исходный код для предприятий и разработчиков.

Rubra предоставляет единый каркас для создания AI-агентов, которые могут взаимодействовать с внешними инструментами, API или базами знаний. Пользователи определяют поведение агентов с помощью простого JSON- или SDK-интерфейса, после чего подключают функции, такие как веб-поиск, извлечение документов, работа с таблицами или отраслевые API. Платформа поддерживает конвейеры дополненной генерации с поиском, позволяя агентам получать релевантные данные и формировать информированные ответы. Разработчики могут тестировать и отлаживать агентов в интерактивной консоли, мониторить показатели производительности и масштабировать развертывания по мере необходимости. Обеспечивая надежную аутентификацию, управление доступом на основе ролей и детальные логи использования, Rubra упрощает создание корпоративных агентов. Независимо от того, строите ли вы чат-боты поддержки клиентов, автоматизированных исследовательских ассистентов или оркестраторов рабочих процессов, Rubra ускоряет разработку и внедрение.

WebChatGPT - это расширение для Chrome, которое улучшает функциональность ChatGPT, добавляя соответствующие результаты веб-поиска в реальном времени в ответы. Это делает вывод ИИ более актуальным и точным. Расширение также включает в себя библиотеку однокнопочных подсказок, улучшая качество взаимодействия, содействуя творческому письму, решению бизнес-проблем и многому другому. Идеально подходит для клиентов, желающих использовать ИИ для получения точных и динамичных идей, WebChatGPT поддерживается в Chrome, Firefox и Edge.

Agents from Scratch TS — это проект с открытым исходным кодом на TypeScript, демонстрирующий, как создавать AI агентов с нуля с помощью LangChain. Включает пример кода для определения и регистрации внешних инструментов, управления разговорной памятью, маршрутизации пользовательских входных данных к правильному агенту и цепочек вызовов нескольких LLM. Разработчики могут использовать его для понимания лучших практик, настройки поведения агентов и интеграции новых возможностей, таких как поиск в интернете, извлечение данных или собственные плагины для автоматизации задач или создания интерактивных помощников.

Демонстрационный проект AI-агента предоставляет универсальный шаблон для создания агентов ИИ, которые могут взаимодействовать с пользователями и внешними источниками данных. Он использует LangChain для организации цепочек, инструментов и модулей памяти, позволяя агенту выполнять такие задачи, как веб-поиск через SerpAPI, суммирование веб-контента, ведение истории переписки с помощью векторной памяти и выполнение кода через безопасную среду Python REPL. Агент предлагает CLI-команды и HTTP-концы через FastAPI, поддерживая ввод текста и голоса. Разработчики могут настраивать определения инструментов и логику цепочек, чтобы адаптировать агентов для поддержки клиентов, поиска данных или автоматизированных рабочих процессов. Модульная архитектура облегчает интеграцию новых возможностей, таких как запросы к базам данных или сторонним API.

Агент AI Researcher выступает как виртуальный помощник, автоматизирующий ключевые этапы научных исследований. Он принимает выбранную пользователем тему и автоматически ищет литературу в онлайн-базах данных через встроенный веб-поиск. Далее он извлекает и суммирует наиболее релевантные статьи, выделяет основные находки и выявляет прогалинки в исследованиях. Используя эти инсайты, агент формирует новые исследовательские вопросы и предлагает схемы экспериментального дизайна. Фреймворк поддерживает настраиваемые цепочки задач, позволяя пользователю регулировать параметры поиска, глубину резюме и стратегии генерации идей. Все взаимодействия проходят через простой командный интерфейс, основанный на Python-скриптах и API OpenAI. Исследователи могут просматривать, дорабатывать и экспортировать результаты для ускорения литературных обзоров и предпланирования.