Steel — это готовая для производства платформа для LLM-агентов, предлагающая память, интеграцию инструментов, кэширование и наблюдаемость для приложений.
Steel — это ориентированный на разработчика каркас, предназначенный для ускорения создания и эксплуатации LLM-агентов в производственных условиях. Он предоставляет универсальные соединители для основных API моделей, хранилище памяти в оперативной и постоянной памяти, встроенные шаблоны вызова инструментов, автоматическое кэширование ответов и подробное трассирование для наблюдаемости. Разработчики могут определять сложные рабочие процессы агентов, интегрировать пользовательские инструменты (например, поиск, запросы к базам данных и внешним API), а также управлять потоковыми выводами. Steel абстрагирует сложность оркестрации, позволяя командам сосредоточиться на бизнес-логике и быстро итераировать приложения на базе ИИ.
Основные функции Steel
Неконкурентные поставщикам модельные соединители (OpenAI, Azure и др.)
Хранилища памяти в памяти и постоянные хранилища
Фреймворк интеграции инструментов для пользовательских API
Автоматическое кэширование ответов
Поддержка потоковых ответов
Трассировка и наблюдаемость в реальном времени
Плюсы и минусы Steel
Минусы
Нет выделенных мобильных или приложений из магазинов приложений
Для эффективной интеграции и использования API могут потребоваться технические знания
Информация о ценах и функциях может быть сложной для повседневных или нетехнических пользователей
Плюсы
Платформа автоматизации браузера с открытым исходным кодом с масштабируемостью в облаке
Поддержка популярных инструментов автоматизации, таких как Puppeteer, Playwright и Selenium
Встроенное решение CAPTCHA и прокси/фингерпринтинг для предотвращения обнаружения ботов
Длительные сессии до 24 часов для обширных задач автоматизации
Просмотр сессий в реальном времени для отладки и наблюдаемости
Безопасный вход и повторное использование контекста для аутентифицированной веб-автоматизации
Гибкие ценовые планы, включая бесплатный уровень с ежемесячными кредитами
AppAgent использует LLM и компьютерное зрение для автономной навигации и управления приложениями на смартфоне через взаимодействие с графическим интерфейсом пользователя.
AppAgent — это мультимодовая рамочная структура, основанная на LLM, предназначенная для управления приложениями на смартфоне без ручного скриптинга. Она интегрирует захват экрана, обнаружение элементов GUI, парсинг OCR и планирование на естественном языке, чтобы понять разметку приложений и пользовательские намерения. Фреймворк отправляет касания (тапы, прокрутки, ввод текста) через устройство Android или эмулятор для автоматизации рабочих процессов. Исследователи и разработчики могут настраивать подсказки, конфигурировать API LLM и расширять модули для поддержки новых приложений и задач, достигая адаптивной и масштабируемой мобильной автоматизации.
LLPhant — это легковесный фреймворк на Python для создания модульных, настраиваемых агентов на базе LLM с интеграцией инструментов и управлением памятью.
LLPhant — это открытая Python-библиотека, позволяющая разработчикам создавать универсальных агентов на базе LLM. Предоставляет встроенные абстракции для интеграции инструментов (API, поиск, базы данных), управления памятью для многократных раундов диалогов и настраиваемых циклов принятия решений. Поддерживая несколько бекендов LLM (OpenAI, Hugging Face и другие), плагинообразные компоненты и рабочие процессы, основанные на конфигурации, LLPhant ускоряет разработку агентов. Используйте для создания чат-ботов, автоматизации задач или построения цифровых помощников, использующих внешние инструменты и контекстную память без стандартного кода.