cpp-langchain реализует основные функции экосистемы LangChain на C++. Разработчики могут оборачивать вызовы больших языковых моделей, определять шаблоны запросов, собирать цепочки и управлять агентами, вызывающими внешние инструменты или API. Включены модули памяти для поддержания диалогового состояния, поддержка embedding для поиска по сходству, интеграции с векторными базами данных. Модульная архитектура позволяет настраивать каждый компонент — клиенты LLM, стратегии запросов, бекенды памяти и инструменты — под конкретные задачи. Предоставляя библиотеку только в виде заголовков и поддержку CMake, cpp-langchain упрощает компиляцию нативных AI-приложений для Windows, Linux и macOS без необходимости в Python-runtime.

Dataku.ai — современная платформа, использующая большие языковые модели (LLM) для извлечения и трансформации данных. Ее ключевые особенности включают обнаружение схемы ИИ, поддержку нескольких типов ввода и индивидуальное извлечение данных для разнообразных нужд. Платформа эффективно обрабатывает неструктурированные тексты и документы, преобразуя их в структурированные данные. Это помогает пользователям автоматизировать анализ данных, экономя время и повышая точность. Dataku.ai разработан для обработки огромных объемов данных, предоставляя информацию, способствующую принятию решений на основе данных.

Fabrice AI позволяет разработчикам создавать сложные системы AI-агентов, использующие большие языковые модели (LLMs) в средах Node.js и браузерах. Встроенные модули памяти позволяют сохранять историю диалогов, интеграция инструментов расширяет возможности агента с помощью пользовательских API, а система плагинов обеспечивает расширяемость за счет сообществ. Благодаря типобезопасным шаблонам запросов, координации нескольких агентов и настраиваемым поведением выполнения, Fabrice AI упрощает создание чат-ботов, автоматизации задач и виртуальных помощников. Кроссплатформенный дизайн обеспечивает бесшовное развертывание в веб-приложениях, безсерверных функциях или настольных приложениях, ускоряя разработку интеллектуальных, контекстных AI-сервисов.

GenAI Agents SDK — это библиотека на Python с открытым исходным кодом, созданная для помощи разработчикам в создании самоуправляемых AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Она предоставляет основной шаблон агента с подключаемыми модулями для хранения памяти, интерфейсами инструментов, стратегиями планирования и циклами выполнения. Вы можете настроить агентов для вызова внешних API, чтения/записи файлов, выполнения поиска или взаимодействия с базами данных. Его модульная архитектура обеспечивает простоту настройки, быстрое прототипирование и бесшовную интеграцию новых возможностей, что позволяет создавать динамичные автономные AI-приложения, умеющие рассуждать, планировать и действовать в реальных сценариях.

iNextLabs предлагает продвинутые решения на базе ИИ, разработанные для того, чтобы помочь компаниям автоматизировать повседневные операции и улучшать взаимодействие с клиентами. С акцентом на генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) наша платформа предоставляет специфические для отрасли приложения, которые оптимизируют рабочие процессы и обеспечивают персонализированный опыт. Если вы хотите улучшить обслуживание клиентов с помощью интеллектуальных чат-ботов или автоматизировать административные задачи, iNextLabs предлагает инструменты и технологии для повышения эффективности вашего бизнеса.

Labs — это open-source предметно-ориентированный язык, предназначенный для определения и выполнения AI-агентов с использованием крупномасштабных языковых моделей. Он предоставляет конструкции для объявления подсказок, управления контекстом, условного ветвления и интеграции внешних инструментов (например, баз данных, API). С помощью Labs разработчики описывают рабочие процессы агентов в виде кода, координируя многошаговые задачи, такие как извлечение данных, анализ и генерация. Фреймворк компилирует DSL-скрипты в исполняемые пайплайны, которые можно запускать локально или в production. Labs поддерживает интерактивный REPL, инструменты командной строки и интегрируется с поставщиками стандартных LLM. Его модульная архитектура позволяет легко расширять функциональность с помощью пользовательских функций и утилит, способствуя быстрому прототипированию и сопровождаемому развитию агентов. Легкий рантайм обеспечивает низкую нагрузку и бесшовную интеграцию в существующие приложения.

LeanAgent — это фреймворк на базе Python, созданный для упрощения разработки автономных агентов ИИ. Он включает встроенные модули планирования, использующие крупные языковые модели для принятия решений, расширяемый слой интеграции инструментов для вызова внешних API или пользовательских сценариев и систему управления памятью, которая сохраняет контекст между взаимодействиями. Разработчики могут настраивать рабочие процессы агентов, подключать собственные инструменты, быстро отлаживать и запускать готовых к производству агентов для различных областей.

Генеративная ИИ-платформа LightOn, Paradigm, предоставляет частные, масштабируемые и настраиваемые решения для раскрытия производительности бизнеса. Платформа использует мощь крупных языковых моделей для создания, оценки, обмена и итерации подсказок и тонкой настройки моделей. Paradigm ориентирована на крупные корпорации, государственные учреждения и общественные организации, предоставляя индивидуальные, эффективные ИИ-решения для удовлетворения разнообразных бизнес-требований. Благодаря бесшовному доступу к спискам подсказок/моделей и связанным бизнес-KPI, Paradigm обеспечивает безопасность и гибкость развертывания, подходящие для инфраструктуры предприятий.

LlamaIndex — это ориентированная на разработчиков библиотека на Python, предназначенная для объединения больших языковых моделей с частными или предметными данными. Она предлагает несколько типов индексов — такие как векторные, древовидные и ключевые индексы — а также адаптеры для баз данных, файловых систем и веб-API. Фреймворк включает инструменты для разбиения документов на узлы, вставки их с помощью популярных моделей вставки и выполнения умного поиска для предоставления контекста LLM. Благодаря встроенному кешированию, схемам запросов и управлению узлами, LlamaIndex упрощает создание генерации с дополнением поиска, обеспечивая очень точные, насыщенные контекстом ответы в таких приложениях, как чат-боты, QA-службы и аналитические каналы.

xAI - это компания по искусственному интеллекту, основанная Илон Маском, сосредоточенная на продвижении научного понимания и инноваций с использованием искусственного интеллекта. Ее основной продукт, Grok, использует большие языковые модели (LLMs), чтобы предоставить интерпретацию и данные в реальном времени, предлагая как эффективность, так и уникальный юмористический подход, вдохновленный популярной культурой. Компания стремится использовать ИИ, чтобы ускорить человеческие открытия и улучшить принятие решений на основе данных.

Фреймворк LLM Maze Agent предоставляет среду на Python для создания умных агентов, умеющих ориентироваться в сеточных лабиринтах с помощью больших языковых моделей. Совмещая модульные интерфейсы окружения с шаблонами подсказок цепочки расуждений и эвристическим планированием, агент по этапам запрашивает данные у LLM для определения направления движения, адаптации к препятствиям и обновления внутреннего состояния. Поддержка моделей OpenAI и Hugging Face с «из коробки» обеспечивает беспрепятственную интеграцию, а конфигурируемая генерация лабиринтов и пошаговая отладка позволяют экспериментировать с разными стратегиями. Исследователи могут настраивать функции вознаграждения, определять собственные пространства наблюдений и визуализировать маршруты агента для анализа процессов рассуждения. Эта архитектура делает LLM Maze Agent универсальным инструментом для оценки планирования с использованием LLM, обучения концепциям ИИ и бенчмаркинга модели на задачах пространственного рассуждения.

SeeAct предназначен для оснащения агентов видения-языка двухступенчатой системой: модуль планирования на базе больших языковых моделей создает подцели на основе наблюдаемых сцен, а модуль выполнения переводит эти подцели в действия, специфичные для окружения. В базовом восприятии извлекаются признаки объектов и сцен из изображений или симуляций. Модульная архитектура позволяет легко заменять планировщики или сети восприятия и поддерживает оценку в AI2-THOR, Habitat и пользовательских средах. SeeAct ускоряет исследование интерактивного embodied AI, предоставляя разложение задач, привязку и выполнение от начала до конца.

SCOUT-2 предоставляет модульную архитектуру для создания автономных агентов на базе больших языковых моделей. В ее состав входит разложение целей, планирование задач, движок выполнения и модуль обратной связи и рефлексии. Разработчики задают высокоуровневую цель, и SCOUT-2 автоматически генерирует дерево задач, распределяет задачи между рабочими агентами, контролирует прогресс и корректирует задачи в зависимости от результатов. Интегрируется с API OpenAI и может быть расширен с помощью пользовательских шаблонов и подсказок для поддержки различных рабочих процессов.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) — это легкая и расширяемая структура для построения автономных AI-агентов в средах Node.js и браузера. Она позволяет определять поведение агента, интегрировать API крупных языковых моделей, таких как OpenAI и Hugging Face, и организовывать многошаговые рабочие процессы выполнения инструментов. Фреймворк поддерживает настраиваемые хранилища памяти для сохранения состояния диалогов, регистрацию инструментов для поиска в интернете, файловых операций и внешних API вызовов, а также подключаемые стратегии принятия решений. С Taiat вы можете быстро создавать прототипы агентов, которые планируют, рассуждают и выполняют задачи автономно — от получения данных и их суммирования до автоматической генерации кода и разговорных помощников.

Taiga — это фреймворк на Python с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания, оркестровки и развертывания автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLM). В рамках предлагаемого решения реализована гибкая система плагинов для интеграции пользовательских инструментов и внешних API, настраиваемый модуль памяти для управления долгосрочным и краткосрочным контекстом диалогов, а также механизм цепочки задач для последовательной обработки многосложных рабочих процессов. Также в Taiga встроена система логирования, метрик и обработки ошибок, обеспечивающих готовность к развертыванию в промышленной среде. Разработчики могут быстро создавать прототипы агентов, расширять их функциональность через SDK и деплоить на различных платформах. Обеспечивая абстракцию сложных логик оркестрации, Taiga позволяет командам сосредоточиться на построении интеллектуальных ассистентов, умеющих исследовать, планировать и выполнять действия без ручного вмешательства.

YourGPT – это платформа нового поколения, разработанная для того, чтобы помочь бизнесу легко создавать и интегрировать AI-чат-ботов. Она предлагает интерфейс без кода, позволяя пользователям создавать кастомизированные и интерактивные чат-боты. С поддержкой более 100 языков и надежной интеграцией, YourGPT использует мощность крупных языковых моделей (LLM) и GPT для улучшения взаимодействия с клиентами и оптимизации операций.

ZGI.AI является универсальной платформой, разработанной для облегчения разработки AGI (Искусственного Общего Интеллекта). Она предоставляет доступ к лучшим в мире AI моделям, позволяя организациям использовать большие языковые модели (LLM) для различных приложений. С такими функциями, как игровые площадки моделей и предсказательная аналитика, ZGI служит универсальным инструментом для НИОКР, науки о данных и разработки продуктов. Его миссия — упростить и ускорить внедрение масштабных AI решений.

GradientJ - это платформа на основе ИИ, разработанная для помощи не техническим командам в автоматизации сложных бэк-офисных процедур. Она использует большие языковые модели для обработки задач, которые в противном случае были бы вынесены на аутсорсинг зарубежным работникам. Эта автоматизация обеспечивает значительную экономию времени и затрат, повышая общую эффективность. Пользователи могут создавать и внедрять надежные приложения на базе языковых моделей, отслеживать их производительность в реальном времени и улучшать результаты моделей через непрерывную обратную связь.

EspressoAI предоставляет разработчикам структурированную среду для проектирования, настройки и развертывания AI-агентов, основанных на крупных языковых моделях. Он поддерживает регистрацию и вызов инструментов из рабочих процессов агента, управляет диалоговым контекстом с помощью встроенных модулей памяти и позволяет цепочку подсказок для многоступеночного рассуждения. Разработчики могут интегрировать внешние API, собственные плагины и условную логику для настройки поведения агента. Модульная архитектура обеспечивает расширяемость, позволяя командам заменять компоненты, добавлять новые возможности или адаптироваться к собственным LLM без переписывания основной логики.

FluidStack предоставляет высокопроизводительную облачную инфраструктуру GPU, адаптированную для обучения AI и больших языковых моделей. С доступом к более чем 50 000 GPU, включая NVIDIA H100 и A100, пользователи могут без проблем масштабировать свои вычислительные потребности. Платформа обеспечивает доступность, снижая затраты на облачные услуги более чем на 70%. Доверяют ведущие AI-компании, FluidStack разработан для обработки интенсивных вычислительных задач, от обучения AI моделей до предоставления выводов.