KubeHA использует SaaS и GenAI для автоматизации анализа и исправления предупреждений Kubernetes, превращая сложные процессы в плавные и быстрые автоматизированные шаги. Он обеспечивает аналитическое приложение в реальном времени, точные ответы и повышает производительность за счет автоматизированных сценариев выполнения и комплексных отчетов по аудиту. KubeHA интегрируется с такими инструментами, как Datadog, New Relic, Grafana и Prometheus, улучшая надежность и производительность системы, снижая время решения. Доступен в режимах Advanced и Basic, KubeHA поддерживает различные среды и языки сценариев, обеспечивая универсальное и масштабируемое решение для современных операций.

Smart Contract LangChain Advisor интегрирует большие языковые модели через фреймворк LangChain для аудита и улучшения контрактов Ethereum. Он выполняет статический и семантический анализ исходного кода Solidity, выявляя проблемы безопасности, такие как reentrancy, переполнения целых чисел и ошибки контроля доступа. Агент оценивает модели потребления газа и рекомендует оптимизации для снижения затрат транзакций. Он генерирует удобочитаемые отчеты об аудите с приоритетными находками и предложениями по исправлению кода. Разработчики могут итеративно задавать агенту вопросы для объяснений или углубленного анализа конкретных функций контракта. Интегрируясь в CI/CD-цепочки, он постоянно следит за изменениями кода, обеспечивая высокий уровень безопасности, производительности и соблюдения лучших практик.

Warden AI - это платформа обеспечения AI третьей стороны, созданная для HR технологий. Она позволяет компаниям добиться соответствия AI нормам, продемонстрировать справедливость, снизить риски и укрепить доверие через постоянный аудит на наличие предвзятости и прозрачную отчетность. Платформа использует реальные испытательные данные и предоставляет углубленные аудитные отчеты, что облегчает платформам HR технологий демонстрацию своей приверженности ответственности AI и оптимизацию их усилий по соблюдению норм.

Эта система автоматизирует проверки соответствия, внедряя политики и нормативные документы в векторное хранилище, используя запросы на базе расширенных поиска с LLM для анализа и отчета о пробелах. Пользователи импортируют свой корпус данных, настраивают векторную базу и задают индивидуальные вопросы. Агент приема извлекает релевантные разделы и формирует структурированные отчеты, выделяя возможные нарушения, рекомендуя действия и регистрируя каждый шаг для отслеживаемости.