SegAgent — это фреймворк на Python, который управляет агентами ИИ для выполнения семантической сегментации изображений посредством естественного языка. Объединяя понимание языка на базе GPT с Segment Anything Model (SAM), он преобразует пользовательские подсказки — такие как «сегментировать опухолевую область» или «уточнить края» — в точные маски. Агент сохраняет контекст диалога, поддерживает итеративное уточнение результатов сегментации и может интегрировать пользовательские модели или шаги постобработки. Предоставляет расширяемый API, командные инструменты и примеры в Jupyter Notebook. SegAgent ускоряет процессы аннотирования, снижает ручной труд и позволяет разработчикам внедрять функции разговорной сегментации в более широкие конвейеры или приложения.

HowToReply.AI предоставляет решение на основе ИИ для создания индивидуализированных ответов для любых разговоров. Этот интуитивно понятный генератор понимает контекст и тон, что делает его подходящим как для профессиональных, так и для неформальных взаимодействий. Используя HowToReply.AI, вы можете быть уверены, что ваши сообщения всегда будут уместными и эффективными, повышая удовлетворенность клиентов и мгновенно улучшая ваше онлайн-общение. Его простота в дизайне позволяет пользователям быстро генерировать ответы, что гарантирует, что вам больше не придётся беспокоиться о том, что сказать дальше.

Этот репозиторий предоставляет настраиваемую многоглавую платформу для моделирования центра вызовов такси. Определяет отдельных ИИ-агентов: CustomerAgent для запроса поездок, DispatchAgent для выбора водителей на основе близости, DriverAgent для подтверждения назначений и обновления статусов, а также NotificationAgent для выставления счетов и сообщений. Агенты взаимодействуют через цикл оркестрации с использованием вызовов GPT от OpenAI и памяти, что позволяет асинхронный диалог, обработку ошибок и логирование. Разработчики могут расширять или адаптировать запросы агентов, интегрировать системы в реальном времени и прототипировать рабочие процессы по обслуживанию клиентов и диспетчеризации, основанные на ИИ.

Chatbot-Grok предоставляет модульную платформу AI-агента на Python, предназначенную для упрощения разработки диалоговых ботов. Он поддерживает управление многократными диалогами, сохраняет память чата между сессиями и позволяет пользователям задавать собственные шаблоны подсказок. Архитектура расширяема, что позволяет разработчикам интегрировать различные LLM, включая Grok, и подключаться к платформам, таким как Telegram или Slack. Благодаря понятной организации кода и структуре, которая легко расширяется за счет плагинов, Chatbot-Grok ускоряет прототипирование и развертывание готовых к использованию чат-ассистентов.