Landbot — это платформа для создания чат-ботов без кода, предназначенная для помощи компаниям в создании интерактивного и увлекательного разговорного опыта с легкостью. С помощью визуального конструктора пользователи могут настраивать автоматизированные рабочие процессы с условной логикой, формулами и богатым контентом без необходимости писать ни одну строку кода. Он поддерживает развертывание на различных каналах, включая веб-сайты, WhatsApp и другие популярные платформы обмена сообщениями, улучшая взаимодействие с клиентами и удовлетворенность.

Nefi.ai — это облачная платформа для разработки, обучения и оркестровки AI-агентов без необходимости программировать. Она предоставляет визуальный интерфейс для сборки блоков, таких как модули LLM, поиск по векторной базе данных, внешние API, условная логика и системы памяти. Агентов можно обучать на пользовательских документах или связывать с корпоративными данными. После создания они могут выпускаться в виде чат-ботов, электронных помощников или запланированных задач. Продвинутые функции включают информационные панели мониторинга, управление версиями, контроль доступа на основе ролей и интеграцию с Slack, Teams и Zapier.

Pipe Pilot — это инструмент с открытым исходным кодом, позволяющий разработчикам создавать, визуализировать и управлять ИИ-конвейерами на Python. Он предлагает декларативный API или YAML-конфигурацию для связывания задач, таких как генерация текста, классификация, обогащение данных и вызовы REST API. Пользователи могут реализовать условные ветки, циклы, повторы и обработчики ошибок для создания надежных рабочих процессов. Pipe Pilot сохраняет контекст выполнения, регистрирует каждый шаг и поддерживает режимы параллельного или последовательного выполнения. Он интегрируется с основными поставщиками LLM, пользовательскими функциями и сторонними службами, что делает его идеальным для автоматизации отчетов, чат-ботов, интеллектуальной обработки данных и сложных многоступенчатых AI-приложений.

TreeInstruct предоставляет структуру для создания иерархических конвейеров подсказок на основе дерева решений для больших языковых моделей. Пользователи могут определять узлы, отображающие подсказки или вызовы функций, создавать условные ветви на основе вывода модели и выполнять дерево для управления сложными рабочими процессами. Поддерживается интеграция с OpenAI и другими поставщиками LLM, предлагая логирование, обработку ошибок и настраиваемые параметры узлов для прозрачности и гибкости при взаимодействии с несколькими раундами.

В основе своей DAGent представляет рабочие процессы агента в виде ориентированного ациклического графа узлов, где каждый узел может инкапсулировать вызов LLM, пользовательскую функцию или внешний инструмент. Разработчики явно определяют зависимости задач, позволяя выполнять их параллельно и с условной логикой, в то время как фреймворк управляет расписанием, передачей данных и восстановлением после ошибок. DAGent также предоставляет встроенные инструменты визуализации для инспекции структуры и потока выполнения DAG, что повышает отладку и контроль. Благодаря расширяемым типам узлов, поддержке плагинов и бесшовной интеграции с популярными провайдерами LLM, DAGent помогает командам создавать сложные многоступенчатые приложения ИИ, такие как пайплайны данных, разговорные агенты и автоматизированные исследовательские помощники с минимальным количеством шаблонного кода. Его ориентированность на модульность и прозрачность делает его идеальным для масштабируемой оркестровки агентов как в экспериментальных, так и в производственных условиях.

enhance_llm предоставляет модульную структуру для организации вызовов больших языковых моделей в определенных последовательностях, позволяя разработчикам связывать подсказки, интегрировать внешние инструменты или API, управлять разговорным контекстом и реализовывать условную логику. Поддерживаются несколько поставщиков LLM, настраиваемые шаблоны подсказок, асинхронное выполнение, обработка ошибок и управление памятью. Благодаря абстрагированию взаимодействия с LLM, enhance_llm упрощает разработку приложений, похожих на агентов — таких как автоматизированные помощники, боты для обработки данных и системы многошагового рассуждения, — облегчающая создание, отладку и расширение сложных рабочих процессов.

FastGPT служит универсальной платформой для разработки и развертывания AI-агентов, предназначенной для упрощения создания интеллектуальных приложений, основанных на знаниях. Она включает коннекторы для ввода документов, баз данных и API, выполняет предварительную обработку и внедрение, а также вызывает локальные или облачные модели для инференса. Движок генерации с поддержкой поиска RAG обеспечивает динамическое получение знаний, а визуальный редактор потока drag-and-drop позволяет пользователям управлять многошаговыми Workflow с условной логикой. FastGPT поддерживает пользовательские подсказки, настройку параметров и плагины для расширения функциональности. Агентов можно развернуть как веб-сервисы, чат-боты или API-интерфейсы с панелями мониторинга и возможностями масштабирования.

Formvox — это платформа, созданная для упрощения процесса создания безопасных онлайн-форм и опросов. Она предлагает удобный интерфейс, позволяя вам быстро создавать формы с помощью функции перетаскивания. Платформа гарантирует, что формы адаптированы для мобильных устройств и включает в себя расширенные варианты настройки, такие как условная логика и настраиваемые уведомления. Кроме того, Formvox предоставляет мощные инструменты аналитики и отчетности, обеспечивая эффективное управление и анализ собранных данных.

scenario-go служит надежной структурой для построения ИИ-агентов на Go, позволяя разработчикам писать определения сценариев, которые задают пошаговое взаимодействие с большими языковыми моделями. Каждый сценарий может включать шаблоны подсказок, пользовательские функции и хранение памяти для сохранения состояния диалога между раундами. Инструментарий интегрируется с ведущими провайдерами LLM через RESTful API, обеспечивая динамические циклы входных и выходных данных и условные ветвления на основе ответов ИИ. Встроенная регистрация логов и обработка ошибок упрощают отладку и мониторинг рабочих процессов ИИ. Разработчики могут составлять переиспользуемые компоненты сценариев, цеплять несколько задач ИИ и расширять функциональность через плагины. В результате — упрощенная среда разработки для построения чат-ботов, каналов извлечения данных, виртуальных помощников и автоматизированных агентов поддержки клиентов полностью на Go.