PromptMule — это облачный сервис кэширования API, адаптированный для приложений генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM). Обеспечивая кэширование, оптимизированное для ИИ и LLM с низкой задержкой, он значительно снижает стоимость вызовов API и улучшает производительность приложений. Его надежные меры безопасности гарантируют защиту данных, обеспечивая эффективное масштабирование. Разработчики могут использовать PromptMule для повышения своих приложений GenAI, достижения более быстрых времен отклика и снижения эксплуатационных расходов, что делает его незаменимым инструментом для современного разработки приложений.

Rags предоставляет модульную pipeline для построения приложений с дополненной генерацией и поиском. Интегрируется с популярными векторными хранилищами (например, FAISS, Pinecone), предлагает настраиваемые шаблоны подсказок и модули памяти для хранения контекста. Разработчики могут переключаться между поставщиками LLM, такими как Llama-2, GPT-4 и Claude2, через единый API. Rags поддерживает потоковую обработку ответов, кастомную предварительную обработку и хуки оценки. Благодаря расширяемому дизайну он легко интегрируется в производственные системы, обеспечивая автоматический ввод документов, семантический поиск и масштабные задачи генерации для чат-ботов, ассистентов по знаниям и сжатия документов.

Платформа Stella позволяет разработчикам строить надежных AI-агентов, поддерживающих контекст, выполняющих действия при помощи инструментов и предлагающих динамичные диалоговые сценарии. Обеспечивая абстракцию сложностей интеграции LLM, Stella предлагает адаптеры, независимые от поставщика, для OpenAI, Hugging Face и моделей, размещенных на собственных серверах. Агентов можно использовать с настраиваемым хранилищем памяти для воспоминания данных пользователя и истории разговоров, а плагины позволяют взаимодействовать с внешними API, базами данных или сервисами. Встроенный механизм оркестрации управляет циклами принятия решений, а лаконичный DSL позволяет определять действия, вызовы инструментов и обработку ответов. Будь то создание чат-ботов поддержки клиентов, исследовательских помощников или автоматизаторов рабочих процессов, Stella предоставляет масштабируемую основу для развертывания агентов уровня производства.

Tambo предоставляет комплексное решение для создания, развертывания и управления ИИ-агентами в вашей организации. Пользователи начинают с выбора из библиотеки предварительно подготовленных шаблонов или настройки собственных рабочих процессов через визуальный редактор. Каждый агент основан на моделях GPT от OpenAI и может интегрироваться с несколькими приложениями — Slack, Google Workspace и электронной почтой — для выполнения таких задач, как планирование встреч, составление писем, суммирование документов и анализ данных. Tambo также предлагает панели мониторинга, аналитика использования и функции командного взаимодействия, позволяя бизнесам масштабировать свои автоматизации на базе ИИ безопасно и эффективно без написания кода.

Ассистенты ИИ Twilio разработаны для помощи бизнесу в упрощении клиентской коммуникации, используя технологии ИИ для автоматизации ответов через различные каналы, включая SMS и голос. Эти ассистенты способны понимать запросы пользователей и предоставлять соответствующую информацию, тем самым улучшая общее удовлетворение клиентов и операционную эффективность. С помощью Twilio компании могут легко внедрять ИИ-ассистентов, адаптированных к уникальным потребностям бизнеса, обеспечивая последовательные и своевременные ответы на запросы клиентов.

Union.ai предлагает надежное решение для оркестрации ИИ и рабочих процессов обработки данных. Она интегрирует различные вычислительные и оркестрационные инструменты для упрощения разработки ИИ-продуктов. Предоставляя согласованную платформу, Union.ai сокращает время, затраты и операционные сложности, связанные с развертыванием ИИ-решений. Организации могут эффективно управлять своими ИИ и данными, обеспечивая надежную, масштабируемую и эффективную доставку приложений на основе ИИ.

Фреймворк 12-Factor Agents адаптирует проверенные принципы 12-Factor приложений к уникальным требованиям разработки AI-агентов. Он предусматривает единую кодовую базу с контролем версий, явное объявление зависимостей, конфигурацию, не зависящую от среды, и бесшовную интеграцию с внешними службами. Определяет четкие этапы сборки и релиза, поддерживает безсостояние процессов, связывание через порты, конкуренцию процессов, благосклонное завершение, паритет между разработкой и производством. Также подчеркивается централизованный логгинг и автоматизация административных задач. Следуя этим структурированным рекомендациям, команды разработки создают модульные, масштабируемые и устойчивые AI-агенты, упрощающие развертывание, повышающие наблюдаемость и снижающие операционную сложность.

AI-Agents предлагает модульную архитектуру для определения и запуска Python-агентов ИИ. Разработчики могут настраивать поведение агентов, интегрировать внешние API или инструменты и управлять памятью агентов в разных сессиях. Он использует популярные LLM, поддерживает совместную работу нескольких агентов и расширяется при помощи плагинов для сложных рабочих потоков, таких как анализ данных, автоматизированная поддержка и персональные ассистенты.

Aegix предоставляет надежный SDK для организации ИИ-агентов, способных обрабатывать сложные рабочие процессы через многошаговое рассуждение. Поддерживая различные поставщики больших языковых моделей (LLM), она позволяет разработчикам интегрировать собственные инструменты — от подключений к базам данных до веб-скреперов — и поддерживать состояние диалога с помощью модулей памяти, таких как векторные хранилища. Гибкая архитектура цикла агента Aegix позволяет задавать этапы планирования, выполнения и проверки, что позволяет агентам итеративно улучшать результаты. Будь то создание ботов для QA документов, AI-ассистентов по коду или автоматических поддерживающих систем, Aegix упрощает разработку с помощью ясных абстракций, конфигурационных пайплайнов и простых точек расширения. Предназначена для масштабирования от прототипов до производственных решений, обеспечивая надежную работу и легко обслуживаемый код для систем на базе ИИ.

Agents with ADK — это открытая платформа на Python, предназначенная для упрощения создания интеллектуальных агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нее входят модульные шаблоны агентов, встроенные модули памяти, интерфейсы выполнения инструментов и возможности координации нескольких агентов. Разработчики могут быстро интегрировать пользовательские функции или внешние API, настраивать цепочки планирования и логического вывода, а также следить за взаимодействиями агентов. Эта платформа поддерживает интеграцию с популярными поставщиками LLM и включает системы ведения журналов, повторных попыток и расширяемости для промышленного использования.

Agent-Baba предоставляет полный набор инструментов для создания и управления автономными AI-агентами, подходящими для конкретных задач. Он предлагает архитектуру плагинов для расширения возможностей, систему памяти для сохранения контекста диалога и автоматизацию рабочих процессов для последовательного выполнения задач. Разработчики могут интегрировать такие инструменты, как веб-скреперы, базы данных и пользовательские API. Фреймворк упрощает настройку через декларативные схемы YAML или JSON, поддерживает совместную работу нескольких агентов и предоставляет панели мониторинга для отслеживания производительности и логов, что позволяет итеративно улучшать и бесшовно развертывать системы в различных средах.

JKStack Agents Server служит централизованным слоем оркестрации для развертывания ИИ-агентов. Он предоставляет REST-эндпоинты для определения пространств имен, регистрации новых агентов и запуска их с пользовательскими подсказками, настройками памяти и инструментов. Для взаимодействия в реальном времени сервер поддерживает потоковые WebSocket, отправляя частичные результаты по мере их генерации языковыми моделями. Разработчики могут расширять основные функции через менеджер плагинов для интеграции пользовательских инструментов, поставщиков LLM и хранилищ векторов. Также сервер отслеживает историю запусков, статусы и журналы, обеспечивая наблюдаемость и отладку. Благодаря встроенной поддержке асинхронной обработки и горизонтального масштабирования JKStack Agents Server упрощает развертывание стабильных рабочих процессов на базе ИИ в производстве.

AgentForge предоставляет структурированную среду для определения, объединения и оркестрации отдельных навыков ИИ в целостных автономных агентов. Поддерживает память для сохранения контекста, интеграцию с внешними сервисами через плагины, коммуникацию между несколькими агентами, планирование задач и обработку ошибок. Разработчики могут настраивать собственные обработчики навыков, использовать встроенные модули для понимания естественного языка и интегрироваться с популярными LLM, такими как серия GPT от OpenAI. Модульный дизайн ускоряет циклы разработки, упрощает тестирование и развёртывание чатботов, виртуальных помощников, агентов анализа данных и ботов автоматизации по области.

Agentic-AI — это open-source фреймворк на Python, упрощающий создание автономных агентов, использующих крупные языковые модели, такие как GPT от OpenAI. Он включает основные модули для планирования задач, хранения памяти и интеграции инструментов, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на исполняемые шаги. Фреймворк поддерживает плагины для пользовательских инструментов — API, веб-скрапинг, запросы в базы данных — что позволяет агентам взаимодействовать с внешними системами. В нем реализован движок цепочного рассуждения для координации планирования и циклов выполнения, механизмы контекстного восстановления памяти и принятия решений. Разработчики могут легко настраивать поведение агента, отслеживать журналы действий и расширять функциональность для масштабируемой, адаптируемой автоматизации с помощью ИИ в различных областях.

Agentic AI Workflow — это расширяемая библиотека Python, предназначенная для координации нескольких AI-агентов для сложной автоматизации задач. В нее входит агент планирования для разбивки целей на конкретные шаги, агенты выполнения для реализации этих шагов с помощью подключенных LLM, и агент рефлексии для анализа результатов и улучшения стратегий. Разработчики могут настраивать шаблоны подсказок, модули памяти и соединения с моделями любого крупного языкового интерфейса. Этот фреймворк предлагает переиспользуемые компоненты, ведение журналов и метрики производительности, упрощающие создание автономных исследовательских помощников, контентных пайплайнов и рабочих процессов обработки данных.

AI Refinery предоставляет бизнесу набор инструментов для упрощения интеграции искусственного интеллекта в существующие процессы. Он упрощает внедрение технологий ИИ, позволяя организациям улучшать операционную эффективность, улучшать клиентский опыт и способствовать инновациям. Платформа включает функции для автоматизации рабочих процессов, оптимизации процессов принятия решений и обеспечения более интеллектуального анализа данных, адаптированного к конкретным потребностям бизнеса.

Модульный фреймворк для AI-агентов с MCP предназначен для упрощения разработки продвинутых ИИ-агентов, способных сохранять долгосрочный контекст, выполнять многошаговое рассуждение и адаптировать стратегии на основе памяти. Он использует модульный дизайн с компонентами Memory Manager, Conditional Planner и Prompt Manager, позволяющими создавать кастомные интеграции и расширять поддержку различных LLM. Memory Manager долговечно хранит прошлые взаимодействия, обеспечивая сохранение контекста. Conditional Planner оценивает условия на каждом шаге и динамически выбирает следующий действие. Prompt Manager формирует входные данные и безупречно цепляет задачи. Написан на Python, взаимодействует через API с моделями GPT OpenAI, поддерживает расширенную генерацию с использованием Retrieval-augmented и облегчает создание чат-ботов, автоматизацию задач и систем поддержки принятия решений. Обширная документация и примеры помогают пользователям настроить и адаптировать систему.

AI Library предлагает комплексную основу для проектирования и запуска AI-агентов. В нее входят конструкторы агентов, оркестрация цепочек, интерфейсы моделей, интеграция инструментов и поддержка векторных хранилищ. Платформа использует подход API-первым, обладает обширной документацией и примерными проектами. Независимо от того, создаете ли вы чат-боты, агенты для извлечения данных или автоматизированных помощников, модульная архитектура AI Library обеспечивает легкую настройку, объединение и мониторинг каждого компонента — таких как языковые модели, системы памяти и внешние инструменты — в производственной среде.

AMOD предоставляет платформу для развертывания продвинутых моделей большого языка, таких как Meta Llama, Anthropic Claude и Amazon Titan, всего за несколько секунд. Пользователи могут выбрать из нескольких схем API для своих интеграций, обеспечивая совместимость и легкость миграции от других поставщиков услуг, таких как OpenAI. Платформа поддерживает автоматическое масштабирование, что делает ее идеальной для бизнесов, ищущих надежные и масштабируемые AI-решения с минимальным временем настройки.

AskAtlasAI-Agent дает возможность разработчикам развертывать AI-агентов, отвечающих на естественные запросы по любому набору документов в MongoDB Atlas. Он координирует вызовы LLM для внедрения, поиска и генерации ответов, управляет контекстом диалога и предлагает настраиваемые цепочки подсказок. Построен на JavaScript/TypeScript, требует минимальной настройки: соедините свой кластер Atlas, предоставьте учетные данные OpenAI, загрузите или сослаться на документы и начните запросы через простой API. Также поддерживает расширение с пользовательскими функциями ранжирования, бекендами памяти и оркестрацией нескольких моделей.