Co-Sight — это открытая платформа искусственного интеллекта, которая упрощает разработку и развертывание решений анализа видео в реальном времени. Она предоставляет модули для сбора видеоданных, их предварительной обработки, обучения моделей и распределённого вывода как на периферийных устройствах, так и в облаке. Встроенная поддержка обнаружения объектов, классификации, отслеживания и оркестрации конвейеров обеспечивает низкую задержку при обработке и высокую пропускную способность. Модульный дизайн интегрируется с популярными библиотеками глубокого обучения и масштабируется благодаря Kubernetes. Разработчики могут определять конвейеры с помощью YAML, разворачивать с помощью Docker и отслеживать производительность через веб-панель. Co-Sight помогает создавать продвинутые системы видеонаблюдения для умных городов, интеллектуального транспорта и промышленного контроля качества, уменьшая время разработки и сложность эксплуатационных процессов.

Dive — это open-source-фреймворк на Python, предназначенный для создания и выполнения автономных AI-агентов, способных выполнять многошаговые задачи с минимальным ручным вмешательством. Определяя профили агентов в простых YAML-конфигурационных файлах, разработчики могут указывать API, инструменты и модули памяти для задач, таких как извлечение данных, анализ и оркестрация конвейеров. Dive управляет контекстом, состоянием и инженерией промптов, что позволяет реализовать гибкие рабочие потоки с обработкой ошибок и логированием. Модульная архитектура поддерживает широкий спектр языковых моделей и систем поиска, облегчая сборку агентов для автоматизации обслуживания клиентов, генерации контента и процессов DevOps. Фреймворк масштабируется от прототипов до промышленного применения, предлагая CLI-команды и API-интерфейсы для бесшовной интеграции в существующие системы.

Coffee-Shop-AI-Agents — это open-source рамка для создания и развертывания специализированных AI-агентов, автоматизирующих ключевые функции кофейни. Используя LangChain и модели OpenAI, проект предоставляет модульных агентов, включая агента бариста, который обрабатывает сложные заказы, рекомендует кастомизации и управляет наличием ингредиентов. Агент кассира обрабатывает платежи, выдает цифровые чеки и отслеживает показатели продаж. Агент менеджера генерирует прогнозы запасов, предлагает графики пополнения и анализирует показатели эффективности. Выполненные на основе персонализируемых подсказок и пайплайнов, разработчики могут быстро адаптировать агентов под уникальные политики и меню магазина. Репозиторий содержит скрипты установки, API-интеграции и примерные рабочие процессы для имитации реалистичных взаимодействий и аналитики бизнеса в дружелюбной среде.