AIKitchen предоставляет разработчикам дружественный Python-инструментарий, позволяющий составлять AI-агентов в виде модульных строительных блоков. В его основе лежит определение пайплайнов со стадиями для предварительной обработки входных данных, вызова LLM, выполнения инструментов и извлечения памяти. Интеграции с популярными провайдерами LLM обеспечивают гибкость, в то время как встроенные хранилища памяти отслеживают контекст диалога. Разработчики могут вставлять пользовательские задачи, использовать расширенную генерацию с поиском для доступа к знаниям и собирать стандартизированные метрики для мониторинга производительности. Фреймворк также включает возможности оркестрации рабочих процессов, поддерживая последовательные и условные сценарии для нескольких агентов. Благодаря плагин-архитектуре AIKitchen упрощает разработку энд-ту-энд агентов — от прототипирования исследовательских идей до развертывания масштабируемых цифровых работяг в продуктивных средах.

CAMEL-AI — это фреймворк на Python, который позволяет разработчикам и исследователям создавать, настраивать и запускать несколько автономных ИИ-агентов, управляемых LLMs. Он включает встроенную поддержку генерации с дополнением извлечения (RAG), использования внешних инструментов, коммуникации между агентами, управления памятью и состоянием, а также планирования. Благодаря модульной архитектуре и легкой интеграции команды могут прототипировать сложные системы с несколькими агентами, автоматизировать рабочие процессы и масштабировать эксперименты на различных бекендах LLM.

CompliantLLM предоставляет предприятиям комплексное решение для соответствия при развертывании больших языковых моделей. Интегрируя SDK или API-шлюз CompliantLLM, все взаимодействия с LLM перехватываются и оцениваются в соответствии с пользовательскими политиками, включая правила конфиденциальности данных, отраслевые нормативы и стандарты корпоративного управления. Конфиденциальная информация автоматически скрывается или маскируется, что обеспечивает ее недоступность за пределами организации. Платформа генерирует неизменяемые журналы аудита и визуальные панели, позволяющие сотрудникам по соблюдению соответствия и безопасности отслеживать использование, расследовать возможные нарушения и формировать детализированные отчеты о соответствии. Благодаря настраиваемым шаблонам политик и управлению доступом на основе ролей, CompliantLLM упрощает управление политиками, ускоряет подготовку к аудитам и снижает риск несоответствия в рабочих потоках ИИ.

llm-reader предоставляет интерфейс командной строки для обработки различных документов — PDF, презентаций, Markdown и HTML — из локальных файлов или по URL. Предоставив документ, он извлекает текст, делит его на семантические фрагменты и создает хранилище векторов на основе встраиваний. Используя настроенный вами LLM (OpenAI или альтернативу), пользователи могут отправлять запросы на естественном языке, получать краткие ответы, подробные резюме или уточнения. Поддерживается экспорт истории чата, отчетов о резюме и работа без подключения к Интернету для извлечения текста. Встроенное кэширование и мультипроцессинг ускоряют поиск информации по большим документам, позволяя разработчикам, исследователям и аналитикам быстро находить нужные сведения без ручного просмотра.

MCP Context Forge позволяет разработчикам определять несколько каналов, таких как текст, код, встраивания и пользовательские метаданные, и управлять ими в связанные окна контекста для ИИ-агентов. Благодаря архитектуре пайплайна он автоматизирует сегментацию исходных данных, обогащает их аннотациями и объединяет каналы с помощью настроенных стратегий, например, приоритетного взвешивания или динамической обрезки. Фреймворк поддерживает адаптивное управление длиной контекста, генерацию с помощью поиска и бесшовную интеграцию с IBM Watson и сторонним LLM, обеспечивая предоставление релевантного, краткого и актуального контекста. Это повышает эффективность в задачах вроде диалогового ИИ, документационного Q&A и автоматического суммирования.

CogAgent — исследовательская, открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения разработки AI-агентов. Она предоставляет основные модули для управления памятью, планирования и рассуждений, интеграции инструментов и API, а также выполнения цепочки мыслей. Благодаря своей высокой модульной архитектуре пользователи могут определять пользовательские инструменты, хранилища памяти и политики агентов для создания разговорных чатботов, автономных планировщиков задач и сценариев автоматизации рабочих процессов. CogAgent поддерживает интеграцию с популярными LLM, такими как OpenAI GPT и Meta LLaMA, позволяя исследователям и разработчикам экспериментировать, расширять и масштабировать свои интеллектуальные агенты для различных реальных приложений.

LLaVA-Plus основан на передовых моделях vision-language и способен одновременно интерпретировать и рассуждать по нескольким изображениям. Он интегрирует сборочное обучение и планирование vision-language для выполнения сложных задач, таких как визуальный ответ на вопросы, пошаговое решение проблем и многостадийные инференсионные рабочие процессы. Архитектура модуля поддерживает подключение различных LLM-бэкендов, позволяет настраивать подсказки и предоставлять динамическое объяснение цепочки рассуждений. Пользователи могут развернуть LLaVA-Plus локально или через хостинг-платформу, загружая изображения, задавая вопросы на естественном языке и получая расширенные объяснительные ответы с планами. Расширяемый дизайн способствует быстрому прототипированию мультимодальных решений, делая платформу идеально подходящей для исследований, обучения и производственных решений в области vision-language.