SDK Connery — это универсальный фреймворк, упрощающий создание агентов ИИ. Он предоставляет клиентские библиотеки для Node.js, Python, Deno и браузера, позволяющие разработчикам определять поведение агента, интегрировать внешние инструменты и источники данных, управлять долгосрочной памятью и подключаться к нескольким LLM. Встроенная телеметрия и утилиты развертывания ускоряют весь цикл жизни агента — от разработки до производства.

RAGFlow — мощная открытая платформа для RAG (Retrieval-Augmented Generation), предназначенная для упрощения разработки и развертывания ИИ-агентов. Она сочетает глубокое понимание документов с поиском по векторной схеме для загрузки, предварительной обработки и индексирования неструктурированных данных из PDF, веб-страниц и баз данных в пользовательские базы знаний. Разработчики могут использовать её Python SDK или REST API для получения релевантного контекста и генерации точных ответов с любой моделью LLM. RAGFlow поддерживает создание различных рабочих процессов, таких как чат-боты, суммаризаторы документов и генераторы Text2SQL, позволяя автоматизировать задачи поддержки клиентов, исследований и отчетности. Модульная архитектура и расширяемые точки позволяют легко интегрировать её в существующие пайплайны, обеспечивая масштабируемость и минимальные галлюцинации в ИИ-приложениях.

KoG Playground — это платформа с открытым исходным кодом, основанная на браузере, предназначенная для упрощения разработки агентов с дополнением поиска (RAG). Она соединяется с популярными векторными хранилищами, такими как Pinecone или FAISS, позволяя пользователям вводить текстовые корпуса, вычислять встраивания и визуально настраивать пайплайны поиска. Интерфейс предлагает модульные компоненты для определения шаблонов подсказок, бэкендов LLM (OpenAI, Hugging Face) и обработчиков цепочек. В реальном времени отображаются логи использования токенов и метрики задержки для каждого вызова API, что помогает оптимизировать производительность и стоимость. Пользователи могут регулировать порог сходства, алгоритмы повторного ранжирования и стратегии слияния результатов в режиме реального времени, а затем экспортировать свою конфигурацию в виде фрагментов кода или воспроизводимых проектов. KoG Playground упрощает прототипирование чатботов на базе знаний, приложений для семантического поиска и пользовательских AI-ассистентов с минимальными затратами на кодирование.

В качестве надежной реализации на Go популярной платформы LlamaIndex, Llama-Index-Go предоставляет возможность создавать и выполнять запросы к индексам на основе векторов из текстовых данных. Пользователи могут загружать документы с помощью встроенных или пользовательских загрузчиков, генерировать векторные embeddings с помощью OpenAI или других провайдеров, и хранить векторы в памяти или на внешних базах данных векторов. Библиотека предоставляет API QueryEngine, который поддерживает поиски по ключевым словам и семантическому содержанию, логическим фильтрам и генерации с помощью восстановления с LLM. Разработчики могут расширять парсеры для Markdown, JSON или HTML и подключать альтернативные модели embedding. Разработана с модульными компонентами и четкими интерфейсами, обеспечивает высокую производительность, простую отладку и гибкую интеграцию в микросервисы, CLI-инструменты или веб-приложения, позволяя быстро прототипировать решения поиска и чатов на AI.

Open WebUI Pipeline для RAGFlow предоставляет разработчикам и специалистам по данным модульный конвейер для создания приложений дополнения с помощью поиска (RAG). Он поддерживает загрузку документов, вычисление вкраплений с помощью различных API LLM и хранение векторных данных в локальных базах данных для эффективного поиска по схожести. Фреймворк управляет поиском, суммированием и диалоговыми потоками, обеспечивает интерфейсы для реального времени, ссылающиеся на внешние знания. С настройками подсказок, поддержкой нескольких моделей и управлением памятью, он позволяет создавать специализированные системы вопросов и ответов, обобщатели документов и личных ИИ-ассистентов в интерактивном Web UI. Архитектура плагина обеспечивает интеграцию с существующими локальными WebUI, такими как Oobabooga. В комплект входят пошаговые конфигурационные файлы и поддерживается пакетная обработка, отслеживание контекста диалога и гибкие стратегии поиска. Разработчики могут расширять конвейер пользовательскими модулями для выбора векторных хранилищ, цепочек подсказок и памяти пользователя, что делает его идеальным для исследований, поддержки клиентов и специализированных сервисов знаний.

Neuron AI — это полнофункциональная безсерверная платформа для создания, внедрения и управления умными AI-агентами. Поддерживает крупнейшие поставщики LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) и позволяет создавать мульти-модельные пайплайны, управлять контекстом диалогов и автоматизировать рабочие процессы через интерфейс low-code или SDK. Благодаря встроенной загрузке данных, векторному поиску и интеграции плагинов, Neuron упрощает поиск знаний и оркестрацию услуг. Ее инфраструктура с авто-масштабированием и панели мониторинга обеспечивают производительность и надежность, идеально подходит для корпоративных чатботов, виртуальных помощников и автоматизированных ботов обработки данных.

AgenticRAG обеспечивает модульную архитектуру для создания автономных агентов, использующих генерацию с помощью поиска (RAG). Он предоставляет компоненты для индексирования документов в векторных хранилищах, поиска релевантного контекста и подачи его в LLM для генерации ответов с учетом контекста. Пользователи могут интегрировать внешние API и инструменты, настраивать хранилища памяти для отслеживания истории разговоров и определять собственные рабочие процессы для управления многошаговыми решениями. Фреймворк поддерживает популярные векторные базы данных, такие как Pinecone и FAISS, а также поставщиков LLM, например OpenAI, что позволяет легко переключаться или использовать несколько моделей. Встроенные абстракции для циклов агентов и управления инструментами упрощают разработку задач типа документационных FAQ, автоматизированных исследований и интеллектуальной автоматизации, уменьшая объем шаблонного кода и ускоряя развертывание.