Parea AI представляет собой комплексный инструмент, направленный на команды ИИ, чтобы упростить разработку и развертывание приложений LLM. Он облегчает надежное отслеживание экспериментов, детальную оценку и эффективный мониторинг производительности LLM. От отслеживания входных/выходных данных до анализа затрат и человеческих аннотаций Parea обеспечивает наличие всех необходимых инструментов для уверенной отгрузки готовых к производству LLM. Платформа совместима с популярными библиотеками, такими как OpenAI и LangChain, что улучшает ее удобство в различных проектах ИИ.

Пример LLM Agents предоставляет практическую базу кода для создания AI-агентов на Python. Демонстрирует регистрацию пользовательских инструментов (поиск в сети, математический решатель через WolframAlpha, CSV-анализатор, Python REPL), создание чат- и поисковых агентов, а также подключение к векторным хранилищам для ответов на вопросы по документам. Репозиторий иллюстрирует шаблоны для сохранения памяти диалогов, динамической маршрутизации вызовов инструментов и цепочки нескольких подсказок LLM для решения сложных задач. Пользователи учатся интегрировать сторонние API, структурировать рабочие процессы агентов и расширять рамки новыми возможностями, — практическое руководство для разработчиков-экспериментов и прототипирования.

SimplerLLM предоставляет разработчикам минималистичный API для создания цепочек LLM, определения действий агентов и организации вызовов инструментов. Благодаря встроенным абстракциям для хранения памяти, шаблонов подсказок и парсинга результатов, пользователи могут быстро создавать диалоговых агентов, сохраняющих контекст между взаимодействиями. Фреймворк беспрепятственно интегрируется с моделями OpenAI, Azure и HuggingFace, а также поддерживает расширяемые наборы инструментов для поиска, калькуляторов и собственных API. Его лёгкое ядро минимизирует зависимости, обеспечивая гибкую разработку и лёгкое развертывание в облаке или на периферии. Будь то создание чатботов, QA-ассистентов или автоматизаторов задач, SimplerLLM упрощает создание полноценной цепочки работы LLM-агентов.

Autoblocks — это облачное рабочее пространство, которое фокусируется на помощи продуктовым командам в совместной оценке, тестировании и улучшении их AI-продуктов. Платформа поддерживает A/B-тестирование и локальные эксперименты, предоставляя инструменты и знания для эффективной разработки и улучшения AI-продуктов. Ее гибкие инструменты для разработчиков специально предназначены для улучшения продуктов на основе LLM, что делает ее незаменимым инструментом для разработчиков, стремящихся создать надежный опыт AI.

EVM Agent Kit предоставляет модульную архитектуру для создания интеллектуальных агентов, которые безпрепятственно взаимодействуют с сетями Ethereum. В основе он использует крупные языковые модели для генерации цепочек инструкций, разбираемых в вызовы JSON-RPC для получения данных на цепочке и выполнения транзакций. Разработчики могут вставлять собственную логику для управления кошельками, оценки газа и проверки результатов. В комплект входят шаблоны для сценариев, таких как обмен токенов, аудит контрактов и аналитика on-chain. Абстрагируя низкоуровневую сложность EVM, он позволяет быстро прототипировать агентов, которые следят за балансами кошельков, декодируют события умных контрактов и автономно выполняют сделки по заданным стратегиям. Расширяемые компоненты позволяют интегрировать основные поставщики LLM и блокчейн-сети, обеспечивая гибкость в дизайне агентов.