Ollama Workflows — это библиотека с открытым исходным кодом конфигурируемых конвейеров AI-агентов, построенных на фреймворке Ollama LLM. В ней представлен десятки готовых рабочих процессов — таких как сводка, перевод, обзор кода, извлечение данных, составление электронных писем и многое другое — которые можно объединять в определения YAML или JSON. Пользователи устанавливают Ollama, клонируют репозиторий, выбирают или настраивают рабочий процесс и запускают его через CLI. Вся обработка происходит локально на вашем устройстве, что обеспечивает приватность данных и позволяет быстро итеративно работать, сохраняя при этом согласованные результаты по проектам.

Metaflow - это Python-библиотека, которая помогает специалистам в области анализа данных и инженерам создавать, управлять и масштабировать реальные проекты в области анализа данных. Происходя из компании Netflix, Metaflow предлагает упрощенные решения для разработки, развертывания и эксплуатации различных ресурсозависимых приложений, особенно тех, которые связаны с машинным обучением (ML), искусственным интеллектом (AI) и анализом данных. Предоставляя последовательные API, она упрощает оркестрацию рабочих процессов, перемещение данных, отслеживание версий и масштабирование вычислений в облако, обеспечивая эффективную разработку проектов от начала до конца.

DALI предоставляет модульную и расширяемую SDK для создания агентов ИИ для работы с документами, способных обрабатывать изображения, PDF и отсканированные файлы. Он интегрирует движки OCR и модели зрения и языка для обнаружения элементов макета, извлечения таблиц и ответов на пользовательские запросы. Разработчики могут настраивать конвейеры, подключать разные LLM и разворачивать интерактивные веб-интерфейсы или интерфейсы командной строки. Благодаря встроенной поддержке кеширования, пакетной обработки и оркестрации мульти-моделей, DALI ускоряет задачи понимания документов с минимальным количеством кода.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) — объединённый открытый фреймворк, предназначенный для повышения точности и эффективности моделей за счёт сочетания процессов поиска и тонкой настройки. Пользователи могут подготовить корпус данных, создать индекс поиска и сразу же вставить полученный контекст в обучающие циклы. Поддержка мультимодального поиска для текста, изображений и видео, интеграция с популярными векторными хранилищами, а также оценочные метрики и сценарии развертывания для быстрого прототипирования и внедрения в производство.

Agent Control Plane обеспечивает централизованный контроль для проектирования, оркестрации и эксплуатации автономных AI-агентов в масштабах. Разработчики могут настраивать поведение агентов с помощью декларативных определений, интегрировать внешние сервисы и API, а также связывать многоступенчатые рабочие процессы. Поддерживаются контейнерные развертывания с Docker или Kubernetes, мониторинг в реальном времени, логирование и метрики через веб-интерфейс. В рамках реализованы CLI и REST API для автоматизации, позволяющие легко выполнять итерации, версионирование и откат конфигураций. Благодаря модульной плагинной архитектуре и встроенной масштабируемости, Agent Control Plane ускоряет полный цикл создания AI-агентов — от локальных тестов до корпоративных систем.

ClassiCore-Public предоставляет комплексную среду для создания, оптимизации и развертывания моделей классификации. В нем есть интуитивный конструктор пайплайнов, который обрабатывает загрузку исходных данных, очистку и создание признаков. Встроенное хранилище моделей включает алгоритмы, такие как случайные леса, SVM и архитектуры глубокого обучения. Автоматическая настройка гиперпараметров использует байесовскую оптимизацию для нахождения лучших настроек. Обученные модели можно развернуть как RESTful API или микросервисы с панелями мониторинга для отслеживания показателей в реальном времени. Расширяемые плагины позволяют добавлять собственную предобработку, визуализацию или новые целевые платформы, делая ClassiCore-Public идеальным для промышленных задач по классификации.