FastAPI Agents обеспечивает мощный слой сервиса для разработки агентов на базе LLM, используя веб-фреймворк FastAPI. Он позволяет определить поведение агента с помощью цепочек LangChain, инструментов и систем памяти. Каждый агент может быть представлен как стандартный REST-эндпоинт, поддерживающий асинхронные запросы, потоковые ответы и настраиваемые полезные нагрузки. Интеграция с векторными хранилищами позволяет реализовать расширенное восстановление данных для приложений, основанных на знаниях. Встроенные журналирование, механизмы мониторинга и поддержка Docker позволяют контейнеризовать развертывания. Можно легко расширять агентов новыми инструментами, промежуточным программным обеспечением и аутентификацией. FastAPI Agents ускоряет коммерческую готовность решений на базе ИИ, обеспечивая безопасность, масштабируемость и удобство поддержки.

Build with ADK облегчает создание AI-агентов, предоставляя инструмент CLI для скелетонизации, определения рабочих процессов, модулей интеграции LLM, утилит тестирования, логирования и поддержки развертывания. Разработчики могут инициировать проекты агентов, выбирать модели ИИ, настраивать подсказки, подключать внешние инструменты или API, проводить локальное тестирование и публиковать своих агентов в производственной среде или на контейнерных платформах — всё с помощью простых команд. Модульная архитектура позволяет легко расширять плагины и поддерживает несколько языков программирования для максимальной гибкости.

OctoAI предоставляет комплексную платформу для создания и масштабирования приложений с использованием новейших AI моделей. Она включает решения, оптимизированные для производственных условий, поддерживающие индивидуальную настройку и высокую надежность. Предложения OctoAI включают тонкую настройку модели, оптимизированную ин lalolagi, и надежные API конечные точки, что делает ее универсальным выбором для разработчиков, ищущих интеграцию продвинутых AI функций в свои приложения. Будь то в облаке или на месте, OctoAI предоставляет эффективные AI услуги, пригодные для различных потребностей отрасли.

AgentSmithy предназначен для оптимизации жизненного цикла разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты для управления памятью, планирования задач и оркестрации исполнения. Фреймворк использует Google Cloud Storage или Firestore для постоянной памяти, Cloud Functions для триггеров на основе событий и Pub/Sub для масштабируемой передачи сообщений. Обработчики определяют поведения агента, планировщики управляют выполнением многоэтапных задач. Модули наблюдаемости отслеживают показатели производительности и логи. Разработчики могут интегрировать пользовательские плагины для расширения возможностей, таких как источники данных, специализированные LLM или инструменты для конкретных доменов. Архитектура AgentSmithy на базе облака обеспечивает высокую доступность и эластичность, позволяя без проблем развертывать в средах разработки, тестирования и производства. Встроенная безопасность и контроль доступа на основе ролей позволяют командам сохранять управляемость и быстро итеративно развивать интеллектуальные решения на базе агентов.