icon
Инструменты ИИ ИИ-агенты MCP Рейтинг Отправить и Рекламировать
Войти

Решения observabilidad en AI для эффективности

Откройте надежные и мощные observabilidad en AI инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

observabilidad en AI

  • UnitMesh Framework

    Открытая платформа для оркестрации AI-агентов, объединяющая несколько LLM-агентов, динамическую интеграцию инструментов, управление памятью и автоматизацию рабочих процессов.
    0
    0
    Что такое UnitMesh Framework?
    UnitMesh предлагает гибкую, модульную среду для определения, управления и выполнения цепочек AI-агентов. Обеспечивается бесшовная интеграция с OpenAI, Anthropic и пользовательскими моделями, поддержка SDK для Python и Node.js, встроенные хранилища памяти, подключатели инструментов и архитектура плагинов. Разработчики могут оркестрировать параллельные или последовательные рабочие процессы, отслеживать логи выполнения и расширять функциональность через пользовательские модули. Архитектура, основанная на событиях, гарантирует высокую производительность и масштабируемость в облачных и локальных развертываниях.
    Основные функции UnitMesh Framework
    • Многоагентное управление
    • Интеграция с несколькими LLM (OpenAI, Anthropic, собственные)
    • Управление памятью и сохранение состояния
    • Динамические коннекторы инструментов и API
    • Автоматизация рабочих процессов и их цепочка
    • Мониторинг в реальном времени и логирование
    • Расширяемость на основе плагинов
    • SDK для Python и Node.js
    Плюсы и минусы UnitMesh Framework

    Минусы

    Нет явной информации о ценах
    Отсутствуют ссылки на специализированные мобильные или веб-приложения
    Документация и примеры могут требовать знакомства с JVM и концепциями предметно-ориентированного проектирования

    Плюсы

    Открытый исходный код с активным репозиторием на GitHub и CI-пайплайном
    Разработан для простой интеграции с нативными SDK для Android/iOS/встроенных систем
    Основан на предметно-ориентированном проектировании для четкого разделения проблем и решений
    Поддерживает различные методы развертывания, включая локальные и основанные на скриптах
    Модульная структура, позволяющая расширение и интеграцию с популярными инструментами, такими как Pinecone и ElasticSearch

  • Disco

    Disco — это open-source-фреймворк AWS для разработки AI-агентов, ориентированный на оркестровку вызовов LLM, выполнение функций и событийно-управляемых рабочих потоков.
    0
    0
    Что такое Disco?
    Disco упрощает создание AI-агентов на AWS, предоставляя фреймворк оркестрации, основанный на событиях и связывающий ответы языковых моделей с бессерверными функциями, очередями сообщений и внешними API. Он предоставляет готовые коннекторы для AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS и EventBridge, облегчая маршрутизацию сообщений и триггеры действий на основе выходов LLM. Модульная конструкция Disco поддерживает собственные определения задач, логику повторных попыток, обработку ошибок и мониторинг в реальном времени через CloudWatch. Он использует роли IAM AWS для безопасного доступа и обеспечивает встроенные логирование и трассировку для обеспечения наблюдаемости. Идеально подходит для чат-ботов, автоматизированных рабочих процессов и аналитических пайплайнов, управляемых агентами, Disco обеспечивает масштабируемые и экономичные решения AI-агентов.

  • Cognita

    Cognita — это открытая RAG-рамка, позволяющая создавать модульных AI-помощников с поиском по документам, векторным поиском и настраиваемыми пайплайнами.
    0
    0
    Что такое Cognita?
    Cognita предлагает модульную архитектуру для создания RAG-приложений: импортируйте и индексируйте документы, выбирайте из OpenAI, TrueFoundry или сторонних поставщиков внедрения и настраивайте поисковые пайплайны через YAML или Python DSL. Встроенный фронтенд UI позволяет тестировать запросы, настраивать параметры поиска и визуализировать сходство векторов. После проверки Cognita предоставляет шаблоны развертывания для Kubernetes и безсерверных сред, что позволяет масштабировать AI-помощников на основе знания в производственной среде с наблюдаемостью и безопасностью.
Рекомендуемые