sma-begin создает оптимизированную базу кода для создания ИИ-агентов, абстрагируя такие компоненты, как обработка ввода, логика принятия решений и генерация вывода. В ядре реализована петля агента, которая запрашивает у LLM, интерпретирует ответ и, при необходимости, выполняет интегрированные инструменты, такие как HTTP-клиенты, файловые обработчики или пользовательские скрипты. Модули памяти позволяют агенту вспоминать предыдущие взаимодействия или контекст, а цепочка подсказок поддерживает многозадачные рабочие процессы. Обработка ошибок ловит сбои API или неверные выводы инструментов. Разработчикам достаточно определить подсказки, инструменты и желаемое поведение. Минимальным объемом шаблонного кода sma-begin ускоряет прототипирование чатботов, автоматических сценариев или специализированных помощников на любой платформе с поддержкой Python.

Upstreet AI позволяет бизнесу проектировать и внедрять индивидуальных агентов ИИ без программирования. Агенты могут подключаться к источникам данных, таким как Salesforce, Google Sheets и SQL-базам данных, интерпретировать команды на естественном языке и выполнять сложные рабочие процессы. Например, агент продаж автоматически квалифицирует лиды, отправляет персонализированные письма и обновляет записи в CRM. Агент поддержки клиентов может обрабатывать обращения, предлагать решения и эскалировать проблемы. Визуальный редактор Upstreet позволяет определять триггеры, условную логику и многошаговые процессы. Агенты работают на масштабируемой облачной инфраструктуре и поддерживают вебхуки, REST API и действия на основе событий. Совмещая предварительно обученные языковые модели с безопасными соединителями данных, Upstreet AI упрощает автоматизацию, снижает ошибки и ускоряет достижение ценности для бизнес-проектов.

Web-Agent — это библиотека на Node.js, предназначенная для преобразования команд на естественном языке в операции браузера. Она интегрируется с популярными поставщиками LLM (OpenAI, Anthropic и др.) и управляет безголовыми или полнофункциональными браузерами для выполнения таких задач, как сбор данных со страниц, клик по кнопкам, заполнение форм, навигация по многошаговым рабочим процессам и экспорт результатов. Разработчики могут определить поведение агента в коде или JSON, расширять его через плагины и цеплять задачи для построения сложных автоматизаций. Это упрощает выполнение рутинных веб-задач, тестирование и сбор данных, позволяя ИИ интерпретировать и выполнять их.