IntelliConnect — это универсальный фреймворк AI-агентов, позволяющий разработчикам создавать интеллектуальных агентов, соединяя LLM (например, GPT-4) с различными внешними API и службами. Он поддерживает многошаговое рассуждение, выбор инструментов в зависимости от контекста и обработку ошибок, что делает его идеальным для автоматизации сложных рабочих процессов, таких как обслуживание клиентов, доставка данных из Интернета или документов, тайм-менеджмент и другое. Его дизайн на основе плагинов обеспечивает простое расширение, а встроенное логирование и наблюдаемость помогают контролировать эффективность агента и со временем оптимизировать его способности.

AgentSmithy предназначен для оптимизации жизненного цикла разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты для управления памятью, планирования задач и оркестрации исполнения. Фреймворк использует Google Cloud Storage или Firestore для постоянной памяти, Cloud Functions для триггеров на основе событий и Pub/Sub для масштабируемой передачи сообщений. Обработчики определяют поведения агента, планировщики управляют выполнением многоэтапных задач. Модули наблюдаемости отслеживают показатели производительности и логи. Разработчики могут интегрировать пользовательские плагины для расширения возможностей, таких как источники данных, специализированные LLM или инструменты для конкретных доменов. Архитектура AgentSmithy на базе облака обеспечивает высокую доступность и эластичность, позволяя без проблем развертывать в средах разработки, тестирования и производства. Встроенная безопасность и контроль доступа на основе ролей позволяют командам сохранять управляемость и быстро итеративно развивать интеллектуальные решения на базе агентов.

DevLooper предназначен для упрощения полного жизненного цикла проектов ИИ-агентов. Одной командой можно генерировать шаблонный код для задач и пошаговых рабочих процессов. Он использует облачную среду Modal для запуска агентов в виде масштабируемых безсостояний функций, а также предлагает режимы локального запуска и отладки для быстрой итерации. DevLooper управляет потоками с состоянием, плановой разметкой и встроенной наблюдаемостью прямо из коробки. Абстрагируя детали инфраструктуры, он позволяет командам сосредоточиться на логике агентов, тестировании и оптимизации. Бесшовная интеграция с существующими библиотеками Python и SDK Modal обеспечивает безопасное и воспроизводимое развертывание в средах разработки, тестирования и производства.