AutoML-Agent предоставляет универс framework на Python, который управляет каждым этапом жизненного цикла машинного обучения с помощью интеллектуального интерфейса агента. Начиная с автоматического сбора данных, он выполняет аналитический анализ, обработку пропущенных значений и создание признаков с помощью настраиваемых конвейеров. Далее он ищет архитектуру модели и оптимизирует гиперпараметры, основанные на больших языковых моделях, чтобы предложить оптимальные конфигурации. Затем агент запускает параллельные эксперименты, отслеживая метрики и визуализации для сравнения результатов. После определения лучшей модели AutoML-Agent упрощает развертывание, создавая контейнеры Docker или облачные артефакты, совместимые с популярными платформами MLOps. Пользователи могут дополнительно настраивать рабочие процессы через плагины и отслеживать дрейф модели с течением времени, обеспечивая надежные, эффективные и воспроизводимые AI-решения в производственной среде.

Open Agent Leaderboard предлагает полный конвейер оценки для open-source AI-агентов. В него входит тщательно подобранный набор задач, охватывающих рассуждение, планирование, вопросы и ответы и использование инструментов, автоматический запуск агентов в изолированных средах и скрипты для сбора метрик эффективности, таких как коэффициент успеха, время выполнения и потребление ресурсов. Результаты агрегируются и отображаются на веб-таблице лидеров с фильтрами, графиками и историческими сравнениями. Фреймворк поддерживает Docker для воспроизводимости, интеграционные шаблоны для популярных архитектур агентов и расширяемые конфигурации для легко добавляемых новых задач или метрик.