AI Agent Example — это демонстрационный репозиторий для разработчиков и исследователей, желающих создавать интеллектуальных агентов на базе крупных языковых моделей (LLM). Проект включает примерный код для планирования агента, хранения памяти и вызова инструментов, показывая, как интегрировать внешние API или пользовательские функции. Он обладает простым интерфейсом диалога, который интерпретирует пользовательские намерения, формулирует планы действий и выполняет задачи, вызывая предопределённые инструменты. Разработчики могут следовать простым шаблонам для расширения агента новыми возможностями, такими как планирование событий, парсинг веб-страниц или автоматическая обработка данных. Благодаря модульной архитектуре этот шаблон ускоряет экспериментирование с ИИ-управляемыми рабочими процессами и персональными цифровыми помощниками, а также предоставляет представление о оркестровке агентов и управлении состоянием.

Chat-With-CUHKSZ предоставляет упрощённую платформу для создания специализированного чатбота на основе базы знаний CUHKSZ. После клонирования репозитория пользователи настраивают свои учетные данные API OpenAI и указывают источники документов, такие как PDFs кампуса, веб-страницы и научные статьи. Инструмент использует LlamaIndex для предварительной обработки и индексации документов, создавая эффективное векторное хранилище. LangChain управляет извлечением информации и подсказками, доставляя релевантные ответы в диалоговом интерфейсе. Архитектура поддерживает добавление пользовательских документов, настройку стратегий подсказок и развертывание через Streamlit или Python-сервер. Также доступны опциональные улучшения семантического поиска, ведение журналов запросов для аудита и возможность расширения на другие университеты с минимальной настройкой.

Fenado AI предоставляет современный разговорный интерфейс, который автоматизирует взаимодействия с клиентами на различных платформах. Он использует обработку естественного языка для понимания и ответа на запросы клиентов в реальном времени, обеспечивая быструю реакцию на запросы. Его возможности включают предоставление мгновенной поддержки, ответ на часто задаваемые вопросы и содействие транзакциям, что позволяет компаниям улучшать свое обслуживание клиентов и операционную эффективность, сокращая время ответа.

Giti.ai использует передовые технологии ИИ для предоставления универсального многоязычного чат-бота на базе модели GPT-3. Этот чат-бот позволяет пользователям естественно общаться на более чем 100 языках, что делает его идеальным инструментом для глобального бизнес-общения, обслуживания клиентов и личного использования. С Giti.ai пользователи могут испытать интуитивно понятный и интерактивный чат-бот, который понимает и отвечает на нескольких языках, улучшая глобальную связанность и пользовательский опыт.

Cloudflare Agents — платформа AI-агентов на базе Cloudflare Workers, предлагающая удобную среду для проектирования автономных агентов на границе сети. Интегрируется с ведущими моделями языкового моделирования (например, OpenAI, Anthropic), обеспечивает настройку запросов, маршрутизацию, хранилище памяти и соединители данных, такие как Workers KV, R2 и D1. Агенты выполняют задачи такие как обогащение данных, модерация контента, голосовые интерфейсы и автоматизация рабочих процессов, запуская пайплайны по распределённым местам на границе сети. Встроенное управление версиями, логирование и метрики производительности позволяют получать надёжные, с низкой задержкой ответы, безопасно обрабатывать данные и без труда масштабироваться.

Libraria — это платформа без кода, которая позволяет компаниям создавать и управлять пользовательскими AI-чат-ботами, поисковыми строками, разделами с часто задаваемыми вопросами и целевыми страницами. Она использует ваши существующие бизнес-данные для создания инструментов разговорного AI, которые можно встраивать на веб-сайты и в приложения. С такими функциями, как интеграция GPT-4 и GPT 3.5, она предоставляет гибкий и интуитивно понятный способ автоматизации взаимодействий с клиентами и улучшения пользовательского опыта за счет персонализированного, основанного на данных взаимодействия.

MLE Agent — это универс framework агента на базе ИИ, который упрощает и ускоряет операции машинного обучения, использует передовые языковые модели. Он интерпретирует высокоуровневые запросы пользователей для выполнения сложных задач ML, таких как автоматизированное отслеживание экспериментов с интеграцией MLflow, мониторинг производительности моделей в реальном времени, обнаружение дрейфа данных и проверка состояния конвейеров. Пользователи могут взаимодействовать с агентом через разговорный интерфейс для получения метрик экспериментов, диагностики сбоев обучения или планирования повторного обучения моделей. MLE Agent seamlessly интегрируется с популярными оркестрационными платформами, такими как Kubeflow и Airflow, позволяя автоматические триггеры и уведомления. Модульная архитектура плагинов позволяет настраивать соединители данных, панели визуализации и каналы оповещений, делая его адаптивным к различным рабочим процессам команд ML.