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.

Agent Analytics AI предназначен для предоставления комплексной аналитики производительности для ИИ-агентов. Его уникальные функции включают отслеживание взаимодействий пользователей, измерение ключевых показателей эффективности и предоставление действенных идей для повышения операционной эффективности. Платформа использует продвинутые алгоритмы для анализа данных, позволяя пользователям оптимизировать свои стратегии ИИ и систематически улучшать результаты взаимодействия. Сосредоточившись на пользовательском опыте, Agent Analytics AI помогает организациям обеспечить, чтобы их ИИ-агенты работали наилучшим образом.