Crewai использует передовые LLMs и внешние API путешествий для комплексного планирования. Пользователи вводят даты, ограничения по бюджету, предпочитаемые авиакомпании и приоритеты назначения. Агент обращается к базам данных рейсов, выявляет оптимные маршруты с лучшими ценами и вариантами пересадок, затем составляет по дням маршруты, включая размещение, транспорт и рекомендации по активностям. Он адаптирует планы по отзывам пользователя и поддерживает маршруты с несколькими пунктами назначения. В виде чатов пользователи могут уточнить бюджеты, изменить длительность пересадок или выбрать другие типы отелей. Агент выводит аккуратно подготовленный план в JSON и читаемом виде, упрощая поиск и позволяя легко бронировать по встроенным ссылкам.

Gift Ideas AI Multi-Agent объединяет набор специализированных агентов ИИ — таких как демографический анализатор, оптимизатор бюджета и оценщик случаев — для совместной генерации курируемого списка вариантов подарков, соответствующих индивидуальным предпочтениям. Обрабатывая такие данные, как возраст, интересы, отношение к получателю и лимиты расходов, система дает разнообразные рекомендации с краткими описаниями, оценками цен и ссылками на покупку. Она постоянно учится на обратной связи пользователей, чтобы демонстрировать все более точные предложения со временем. Разработчики могут интегрировать процесс с помощью RESTful API или использовать веб-интерфейс для однократных сессий. Модульная архитектура облегчает расширение и создание собственных агентов для нишевых рынков подарков.

HoneyHive — это комплексная платформа, предоставляющая инструменты для оценки ИИ, тестирования и наблюдения, в первую очередь предназначенная для команд, создающих и поддерживающих приложения GenAI. Она позволяет разработчикам автоматически тестировать, оценивать и проводить бенчмаркинг моделей, агентов и RAG-конвейеров по критериям безопасности и производительности. Объединяя производственные данные, такие как трассировки, оценки и отзывы пользователей, HoneyHive содействует обнаружению аномалий, тщательному тестированию и итеративным улучшениям в системах ИИ, обеспечивая их готовность к производству и надежность.