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.
Основные функции FastAPI Agents
RESTful эндпоинты агента
Обработка асинхронных запросов
Поддержка потоковых ответов
Интеграция с LangChain
Поддержка RAG в векторных хранилищах
Настраиваемые определения инструментов и цепочек
Встроенный логгинг и мониторинг
Контейнеризация Docker
Плюсы и минусы FastAPI Agents
Минусы
Нет информации о прямом ценообразовании
Отсутствие мобильного приложения или расширения
Экспериментальная совместимость с OpenAI SDK может быть нестабильной
Плюсы
Бесшовная интеграция нескольких фреймворков AI-агентов
Встроенные функции безопасности для защиты конечных точек
Высокая производительность и масштабируемость с использованием FastAPI
Готовые Docker-контейнеры для легкого развертывания
Автоматическая генерация документации API
Расширяемая архитектура, позволяющая поддерживать пользовательские фреймворки агентов
Всеобъемлющая документация и примеры из реального мира
SPEAR управляет и масштабирует пайплайны ИИ-инференции на периферии, управляя потоковыми данными, развертыванием моделей и аналитикой в реальном времени.
SPEAR (Масштабируемая платформа для реального времени ИИ-инференции на периферии) предназначена для управления полным жизненным циклом ИИ-инференции на периферии. Разработчики могут определять потоки данных, которые собирают сенсорные данные, видео или журналы через коннекторы к Kafka, MQTT или HTTP. SPEAR динамически развертывает контейнерные модели на рабочих узлах, балансируя нагрузку по кластеру и обеспечивая низкую задержку отклика. В ней реализовано встроенное управление версиями моделей, проверки состояния и телеметрия, что позволяет собирать метрики в Prometheus и Grafana. Пользователи могут применять пользовательские преобразования или оповещения с помощью модульной архитектуры плагинов. Благодаря автоматическому масштабированию и восстановлению после сбоев, SPEAR обеспечивает надежную аналитику в реальном времени для IoT, промышленной автоматизации, умных городов и автономных систем в разнородных средах.