LangChain Google Gemini Agent — это библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов, основанных на моделях языка Gemini от Google. Она объединяет модульный подход LangChain — позволяющий создавать цепочки подсказок, управлять памятью и интегрировать инструменты — с продвинутым пониманием естественного языка Gemini. Пользователи могут задавать собственные инструменты для вызова API, запросов к базам данных, веб-скрапинга и суммирования документов; управлять ими через агента, который интерпретирует входные данные пользователя, выбирает подходящие инструменты и формирует согласованные ответы. Итог — гибкий агент, способный к многошаговому рассуждению, доступу к данным в реальном времени и контекстным диалогам, идеально подходящий для создания чат-ботов, исследовательских помощников и автоматизированных рабочих процессов, с возможностью интеграции с популярными хранилищами векторов и облачными сервисами для масштабируемости.

Prompt Blaze - это расширение браузера, которое помогает пользователям упрощать и автоматизировать задачи ИИ с помощью технологии продвинутой цепочки подсказок. Этот инструмент жизненно важен для энтузиастов ИИ, создателей контента, исследователей и профессионалов, которые хотят максимизировать свою производительность, используя модели LLM, такие как ChatGPT и Claude, без необходимости в API. Ключевые функции включают универсальное выполнение подсказок, поддержку динамических переменных, хранение подсказок, многоступенчатую цепочку подсказок и автоматизацию задач. С интуитивно понятным интерфейсом Prompt Blaze повышает эффективность рабочих процессов ИИ, позволяя пользователям выполнять индивидуализированные подсказки на любом сайте, интегрировать контекстные данные и бесшовно создавать сложные рабочие процессы ИИ.

Демо Semantic Kernel Copilot — это полнофункционский образец приложения, показывающий, как создавать продвинутых AI-агентов с помощью фреймворка Semantic Kernel от Microsoft. Демонстрация включает цепочки подсказок для многошагового рассуждения, управление памятью для восстановления контекста между сессиями и архитектуру навыков на основе плагинов, позволяющую интеграцию с внешними API или службами. Разработчики могут настроить соединители для Azure OpenAI или моделей OpenAI, определить собственные шаблоны подсказок и реализовать доменные навыки, такие как доступ к календарю, операции с файлами или извлечение данных. Пример показывает, как организовать эти компоненты для создания разговорного ко-пилота, который понимает намерения пользователя, выполняет задачи и сохраняет контекст со временем, способствуя быстрому развитию персонализированных AI-ассистентов.