Drive Flow — гибкая структура, которая дает возможность проектировать AI-рабочие процессы путем определения последовательности шагов. Каждый шаг может вызывать большие языковые модели, выполнять пользовательские функции или взаимодействовать с постоянной памятью, хранящейся в MemoDB. Каркас поддерживает сложную логику ветвления, циклы, параллельное выполнение задач и динамическую обработку входных данных. Написанный на TypeScript, он использует декларативный DSL для спецификации потоков, что обеспечивает четкое разделение логики оркестрации. Drive Flow также предоставляет встроенную обработку ошибок, стратегии повторных попыток, отслеживание контекста выполнения и расширенное логирование. Основные случаи использования включают AI-ассистентов, автоматизированную обработку документов, автоматизацию поддержки клиентов и системы многошаговых решений. Обеспечивая абстракцию оркестрации, Drive Flow ускоряет разработку и упрощает обслуживание AI-приложений.

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.

Binome предоставляет визуальный конструктор потоков, в котором вы собираете цепочки AI-агентов, перетаскивая блоки для вызовов LLM, интеграций API, запросов к базам данных и условной логики. Он поддерживает крупнейшие провайдеры моделей (OpenAI, Anthropic, Mistral), системы памяти и поиска, расписания, обработку ошибок и мониторинг. Разработчики могут создавать версии, тестировать и развертывать рабочие процессы в виде REST API или вебхуков, легко масштабировать и работать в команде. Он связывает возможности LLM с корпоративными данными, обеспечивая быстрое создание прототипов и автоматизацию уровня производства.