Sentient — это платформа AI-агентов с сохранением состояния, предназначенная для управления неигровыми персонажами и виртуальными личностями. Она включает систему памяти, которая записывает события, движок планирования целей для многосоставных действий и интерфейс беседы для естественного диалога. Разработчики настраивают персонажей с помощью настраиваемых характеристик, целей и баз знаний. SDK и API Sentient для Unity, Unreal, JavaScript и Node.js обеспечивают бесшовную интеграцию как в облаке, так и на локальной инфраструктуре, чтобы предоставлять захватывающие интерактивные цифровые опыты.

API распознавания изображений Imagga является комплексным решением для компаний, стремящихся автоматизировать свои процессы анализа изображений. Основные функции включают автоматическую разметку, категоризацию и визуальный поиск. API может быть интегрирован в различные программные системы и приложения, раскрывая потенциал визуальных данных. С облачными и локальными вариантами Imagga обеспечивает гибкость и масштабируемость для удовлетворения разнообразных бизнес-потребностей, гарантируя оптимизированное управление изображениями и повышение обнаруживаемости визуального контента.

Agno обеспечивает единое окружение для проектирования и управления AI-агентами, которые автоматизируют задачи, отвечают на вопросы и интегрируются с корпоративными системами. Пользователи могут создавать рабочие процессы с помощью интерфейса drag-and-drop, настраивать модули понимания естественного языка и подключаться к API, таким как CRM, базы данных и сторонние сервисы. Платформа поддерживает контроль версий, управление ролями и аналитические показатели эффективности агентов. Разработчики могут расширять функциональность с помощью пользовательского кода, а непрофессиональные пользователи — использовать повторно используемые шаблоны. Варианты развертывания Agno включают облако, локальные решения или гибридные, обеспечивая соответствие требованиям и масштабируемость в различных сферах.

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.

Локальный LLM с вызовами функций позволяет разработчикам создавать AI-агентов, которые полностью работают на локальном оборудовании, устраняя проблемы конфиденциальности данных и зависимости от облака. В рамках приводится пример кода для интеграции локальных LLM, таких как LLaMA, GPT4All или другие модели с открытым весом, и показывается, как настраивать схемы функций, которые модель может вызывать для выполнения таких задач, как получение данных, выполнение shell-команд или взаимодействие с API. Пользователи могут расширять дизайн, определяя собственные конечные точки функций, настраивая подсказки и обрабатывая ответы функций. Это лёгкое решение упрощает создание оффлайн-ассистентов, чатботов и инструментов автоматизации для различных приложений.