Эффективные クラウド機能 решения

Используйте クラウド機能 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

クラウド機能

  • Inngest - это инструмент ИИ для создания веб-приложений с использованием безсерверных функций.
    0
    0
    Что такое Inngest?
    Inngest - это мощная платформа ИИ, разработанная для разработчиков, чтобы строить веб-приложения через безсерверные функции. Она предлагает интерфейс без кода, позволяя бесшовно интегрировать различные API и сервисы. С Inngest пользователи могут автоматизировать рабочие процессы и эффективно управлять механикой, основанной на событиях, минимизируя потребность в масштабном кодировании и максимизируя продуктивность. Эта платформа упрощает процессы на стороне сервера, обеспечивая при этом масштабируемость приложений и легкость в обслуживании.
    Основные функции Inngest
    • Безсерверные функции
    • Автоматизированные рабочие процессы
    • Логика, основанная на событиях
    • Интеграция с API
    Плюсы и минусы Inngest

    Минусы

    Плюсы

    Обеспечивает надежные и отказоустойчивые AI рабочие процессы
    Поддерживает полностью автономных AI агентов с памятью и планированием
    Защита корпоративного уровня и соответствие стандартам, включая SOC 2 и HIPAA
    Масштабируемость для обработки сотен тысяч выполнений в секунду
    Богатый опыт для разработчиков с поэтапной отладкой, структурированными журналами и трассировкой в реальном времени
    Гибкие варианты развертывания, включая безсерверные и облачные провайдеры
    Встроенные инструменты для восстановления, такие как повторное воспроизведение сбоев и массовое отмена
    Поддержка управления параллелизмом и управления потоком для справедливого распределения ресурсов
  • Открытая платформа для развертывания автономных ИИ-агентов на безсерверных облачных функциях для масштабируемой автоматизации рабочих процессов.
    0
    0
    Что такое Serverless AI Agent?
    Serverless AI Agent упрощает создание и развертывание автономных ИИ-агентов, используя безсерверные облачные функции. Определяя поведение агента в простых конфигурационных файлах, разработчики могут активировать рабочие процессы, управляемые ИИ, которые обрабатывают естественный язык, взаимодействуют с API, выполняют запросы к базам данных и вызывают события. Фреймворк абстрагирует инфраструктурные вопросы и автоматически масштабирует функции агентов по мере необходимости. Благодаря встроенной персистентности состояния, логам и обработке ошибок, Serverless AI Agent обеспечивает надежную работу долгосрочных задач, запланированных заданий и автоматизации, основанной на событиях. Разработчики могут интегрировать пользовательские промежуточные слои, выбирать из нескольких облачных провайдеров и расширять возможности агента с помощью плагинов для мониторинга, аутентификации и хранения данных. Это позволяет быстро создавать прототипы и внедрять надежные решения с ИИ.
  • AgentSmithy — это open-source фреймворк, позволяющий разработчикам создавать, развертывать и управлять Stateful AI-агентами с использованием LLMs.
    0
    0
    Что такое AgentSmithy?
    AgentSmithy предназначен для оптимизации жизненного цикла разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты для управления памятью, планирования задач и оркестрации исполнения. Фреймворк использует Google Cloud Storage или Firestore для постоянной памяти, Cloud Functions для триггеров на основе событий и Pub/Sub для масштабируемой передачи сообщений. Обработчики определяют поведения агента, планировщики управляют выполнением многоэтапных задач. Модули наблюдаемости отслеживают показатели производительности и логи. Разработчики могут интегрировать пользовательские плагины для расширения возможностей, таких как источники данных, специализированные LLM или инструменты для конкретных доменов. Архитектура AgentSmithy на базе облака обеспечивает высокую доступность и эластичность, позволяя без проблем развертывать в средах разработки, тестирования и производства. Встроенная безопасность и контроль доступа на основе ролей позволяют командам сохранять управляемость и быстро итеративно развивать интеллектуальные решения на базе агентов.
Рекомендуемые