Korábbi csata · 2025-12-12 UTC
Agent Development Leszámolás — 2025. december 12.
A(z) Agent Development kategóriából. 39 jelölés elhelyezve 9 versenyző között. Flowwise AI szerezte meg a koronát.
Végeredmény
A felállás
A versenyzők
Minden eszköz profilja, amely ebben a csatában versenyzett, a végső pontszámuk szerint rangsorolva.
Flowwise AI
Nyílt forráskódú drag-and-drop építőkészlet hozzáadható egyedi LLM alkalmazások és ügynökök munkafolyamatokhoz.
Flowwise AI egy nyílt forráskódú low‑code platform, amely lehetővé teszi a fejlesztők és csapatok számára, hogy LLM‑alapú alkalmazásokat tervezzenek egy vizuális csomópont‑alapú felületen. Ahelyett, hogy hatalmas boilerplate kódot írnának, a felhasználók összekapcsolják a komponenseket – például modelleket, promptokat, memóriát, vektor tárolókat és eszközöket – a canvason, hogy chatbotokat, ügynököket és visszakeresési csővezetékeket állítsanak össze. Népszerű keretrendszerek, mint a LangChain és a LlamaIndex tetejére építve, a Flowwise AI széles körű LLM szolgáltatókat, embeddingeket és adatforrásokat támogat. A befejezett folyamatok API‑ként vagy beágyazott widgetként telepíthetők, ami gyakorlati megoldást nyújt belső eszközök prototípusozásához és termékfunkciók kiadásához. Mivel a projekt önállóan telepíthető és közösség által vezérelt, olyan csapatok számára vonzó, akik rugalmasságra, átláthatóságra és kontrollra vágynak AI stackjük felett, anélkül, hogy egy tulajdonosi szolgáltatásba lennének lekötve.
Kritériumok szétosztása
- Csomópontokon alapuló vizuális szerkesztő LLM munkafolyamatokhoz
- Támogatás LangChain és LlamaIndex komponensekhez
- Felépített ügynökök, memória és eszközintegrációk
- Vektortárolókhoz és komponensekhez kötődő csatlakozók
- API végepontok és chat widgetek üzembe helyezése
- Tevékeny hozzáférési jogosultságok és többmodellelemzés
Pdf Redaction
AI-alapú töröléses eszköz érzékeny információk eltávolítására PDF dokumentumokból.
A Pdf Redaction egy mesterséges intelligencia-felhasználó eszköz, amely segítséget nyújt a felhasználóknak a megbízható adatok, mint például személyes információk, pénzügyi részletek és egyéb magántartalmú tartalom azonosításában és végleges eltávolításában PDF-fájlokban. Automatizálja a magán információk, anyagi adatok és egyéb magán tartalmú tartalom kinyeresezését, amely gyakran titkosításra kerül, mielőtt külvilággal megosztanák a dokumentumokat. A gépi tanulást a hagyományos visszafejtési folyamatokkal kombinálva a szoftver arra törekszik, hogy csökkentse a hosszú dokumentumok átlapozásához szükséges kézi erőfeszítést. Leginkább jogaival foglalkozó szakembereket, egészségügyi intézményeket, kormányzati szervek és vállalkozásoknak szól, amelyek rendszeresen érzékeny papirokat kezelnek és a magánszféra-kormányzati szabályozások betartásában részt vesznek. Felhasználók fel tudják töltetni a PDF-fájlokat, hagyják, hogy az AI felfedezze számukra érzékenységet jelentő adatokat, áttekintjék a javasolt törölt adatokat, és exportáljanak egy tisztított változatot a dokumentumról, amelyet a megosztásra készekké tesznek.
Kritériumok szétosztása
- Mesterséges intelligencia-alapú érzékeny adatdetection
- Textus és tartalom végleges törölése
- Halmazfolyamatú PDF-fájlok
- Kiadásért felelős megtekintés- és jóváhagyási folyamat
- Pszichológiai és pénzügyi adatminták támogatása
- Biztonsagos dokumentumkezelés
IsMyStoreReady
Olyan instant audit eszköz a Shopify és a WooCommerce boltokhoz, amellyel az átalakulási és konfigurációs problémákat észlelhetjük.
Az IsMyStoreReady egy automatizált audit tool, amelyet Shopify és WooCommerce áruház tulajdonosai számára készítettek, akik egy gyors online áruház-egészségügyi ellátást szeretnének a honlapjukon. A piacon látható oldalak vizsgálata révén felhalmozódó közös problémákat keríti fel, amelyek átmenetileg ronthatják a forgalmat, a SEO-t, a megbízóállampárt és a teljes készenlétet. A szoftver strukturált jelentést generál a termékpéldány minőségéről, a rendelkezésekről, a teljesítményjelzésekről és a megbízhatósági elemekről. Ez így lehetővé teszi a vállalóknak és a kis e-commerce csapatoknak, hogy tisztán és kiemelt prioritással érkezzenek el a kezdetpontjukra anélkül, hogy konzultánsot kellene felvenniük vagy több külön auditot kelljen lefuttatniuk. Ez a szoftver önálló eladók, dropshippelek és növekedő DTC márkák számára készült, akik gyors második véleményt szeretnének kikeresni az adatok elindítását vagy a marketing költségek mértékét növelését megelőzően.
Kritériumok szétosztása
- Egykattintásos bolt ellenőrzés
- Shopify és WooCommerce támogatás
- Konverziós és megbízási ellenőrzés
- SEO és teljesítmény jelzi felülvizsgálata
- Prioritizált jelentés
- Kapcsolódó javítási javaslatok
LangChain Agent
A nyílt forráskódú keretrendszer lehetővé teszi az LLM-t befolyásolt alkalmazások és autonóm agentek kifejlesztését.
A LangChain Agent része a LangChain keretrendszer szélesebb körben, annak segítségével fejlesztik a fejlesztők, ahol az nyelvi modell ésszerűség, döntés meghozatala és a külső eszközöknek való interakcióra alkalmas alkalmazások. Az eszközök egy LLM-t használnak ésszerűség kiképzőnek azok az akciókat meghatározná, mely sorrendbe kerüljön, és hogyan a kapott eredményekből az következő lépéseknek információszolgáltatásra alkalmas legyen. A keretrendszer moduláris egységeket kínál a prompektömbök sorába rendelésére, adataimforrások integrálására, a memóriakezelésre, és az API-k, adatbázisok és keresőeszközök csatlakoztatására. Mindezek révén nagyon jól megfelelő chatbotok, kutatási asszisztensek, workflow-automatizálás és más dinamikus LLM-hez hajtott rendszerek kialakítására is. A LangChain több modellefolyam-létesítmény- (Python és JavaScript/TypeScript) támogatást biztosít, így egy rugalmas alapot nyújt mind a prototípus, mind a termelési üzemlétesítményekhez.
Kritériumok szétosztása
- LLM-t használó agentek
- Promt és lánc összetétel
- Memória és állapot kezelés
- Integráció a vektor adattárakkal és az API-akkal
- Többféle LLM-szolgáltató támogatása
- Streamelés és aszinkron végrehajtás
LangSmith
LLM alkalmazások megfigyelhetőségének, értékelésének és hibakeresési platformja a LangChain csapat által.
A LangSmith egy fejlesztői platform, amelyet a LangChain mögött álló team fejlesztett ki, hogy segítsen a csapatoknak nyomon követni, tesztelni, értékelni és figyelemmel kísérni azokat az alkalmazásokat, amelyeket nagy méretű nyelvi modellek hajtanak végre. Míg szorosan integrálódik a LangChain és a LangGraph keretrendszerrel, olyan keretrendszer-független is, és bármely LLM-alkalmazással felszerelt eszközhöz nyúlhat az általa nyújtott SDK-k és API-k segítségével. Fő funkciója az LL-bazis rendszerek sajátos előre nem tőlünkható volta megérdemli meg, különösen az outputok nem megszabott volta és az esetleges hibák finomsága miatt, hogy a fejlesztők számára megfelelő látásmódot nyújtson a láncoknak, ügynököknek és a prompteknek ahhoz, hogy élni főznének és nyomon kövessék azokat a működési sorozatokat, amelyek a futtatási időszakban valóban milyen dolgokat tesznek. A platform fókusza a nyomkövetésre irányul: minden alkalmazás futtatásának részletes, összetett nyomkövetése bemutatja minden lépést, beleértve az elkulcsszavak felhasználását, a modellek válaszát, a késleltetést, a szoftverhívásokat és az átmeneti bemeneti adatait. Ennek segítségével könnyebben tudnak majd hibakeresést végezni komplex, többlépéses ügynököknél és az információkinyerési-generáció szakaszoknál. A fejlesztők egyéni nyomkövetéseket vizsgálhatnak, szűrhetnek és határozhatnak meg keresést futtatások között, illetve belemehetnek az egyes input- és output-adatok felsőbb szintű részleteibe. A LangSmith alkalmazások minőségének értékelésére alkalmas eszközöket is kínál. A csapatok a termelési nyomkövetésből vagy szigorúan kiválasztott példákból adatállományokat építhetnek ki, futtassták alkalmazásukat azokon a halmazokon, és a felvett kimutatásokat szemantikus értelmezővel (LLM-t mint bíró megközelítéssel), custom code-beli ellenőrzésekkel vagy az integrált értékelővel értékelhetik. Ezzel a lehetőséggel támogatják a visszamenőleges tesztelést abban az esetben, ha meghatározzák a szuggeszciókat vagy módosítják a modelljüket, és segít kideríteni, hogy a változtatások valóban javították-e az eredményeket, vagy csak a meggyőződésük alapján cselekednek. A termelési használatra monitoring felületet kínál, ami nyomon követi az időpontok, költségek, hibaküszöbök és visszajelzések mértékegységeit az idő múltával, továbbá lehetővé teszi az emberi visszajelzések és felhasználói megjegyzések gyűjtését. A prompt kezelő és playground komponens lehetővé teszi a csapatok számára, hogy változatokra iteráljanak és verziókká tettek ímeleteket, oldalanként összehasonlítva a modell kiadásait. A LangSmith az elsődleges célközönségét a fejlesztők és a LangChain-ot használó csapatok jelentik, akik LLM-alapú szolgáltatásokat fejlesztenek, és szeretnének elmozdulni az ad hoc kiírási nyilvántartási hibakeresésről, azaz a rendszeres obszervabilitás irányába. A legnagyobb erőssége a LangChain ökoszinemszel való mély integráció és az egybefüggő folyamat, amely összefüggést teremt nyomonkövetés, adatsetek és értékelés között. Igazi kompromisszum a leggazdagabb élmény a LangChain / LangGraph világban otthonosan érezve magát, az LLM-alapú értékelés sajátos hibajelensége, amelyre nagy gondossággal kell tervezni, valamint, hogy egy felügyelt, kereskedelmi termék, amely díjazása használatfüggő, és nemegyszer léteznek összehangolt önkiszolgáló lehetőségek. A versenytárcai más LLM-observability-eszközök, például a Langfuse, Helicone, Arize Phoenix, valamint a Weights & Bias Weave.
Kritériumok szétosztása
- Lépésenkénti követése a fejlesztői alkalmazásokról
- Adatgyűjtés létrehozása és automatikus értékelés
- Egybekötött, kódbázisú és azonosítógépes értékelő
- Termelési monitorozási felületek
- Egyéb visszajelzés és feljegyzés gyűjtése az érdeklődők részére
- Kéréskezelés, változóverziókezelés és játszótér
Coval
Mélységű tesztelési és értékelési platform a hatalmas skálán működő AI hangos és beszélgetői ügynökök tesztelésére
A Coval egy tesztelési és értékelési platform, amely a beszélgető AI-ügynököket fejlesztő csapatokat célozza meg, különösen azokat, amelyek hang- és chat-módusokban működnek. Megoldást kínál egy az ügynökfejlesztés során gyakran felmerülő problémára: a hagyományos unit tesztek és a manuális spot-ellenőrzések nem képesek megragadni az agens rendszerek nem determinisztikus, többlépcsős természetét, ami megnehezíti, hogy tudjuk, egy változtatás javítja vagy rombolja a valós világbeli viselkedést. A platform alapötlete a szimuláció. Ehelyett, hogy kizárólag statikus tesztesetekre támaszkodna, a Coval szimulált felhasználói interakciókat generál, amelyek az ügynököt sok különböző forgatókönyvben és beszélgetési úton vizsgálják. Ezek a szimulált futások később értékelhetők meghatározott metrikák és elvárások alapján, ami lehetővé teszi a csapatok számára, hogy a változások kiadása előtt mérjék a megbízhatóságot, és elkapják a regressziókat, ahogy az ügynökök és a promptok fejlődnek. A Coval mind a hang-, mind a szövegügynökök számára pozícionálja magát, ami figyelemre méltó, mivel a hang további rétegeket vezet be — beszéd-szöveg, késleltetés és váltás —, amelyek a mögöttes nyelvi modell mellett befolyásolják az ügynök minőségét. A cég hasonló összehasonlításokat váltott ki azzal, ahogyan az autonóm járművek csapatai nagyméretű szimulációt használnak a viselkedés validálására az üzembe helyezés előtt, és hasonló tesztelési filozófiát alkalmaznak az MI-ügynökökre. A tipikus munkafolyamatban a csapat összekapcsolja az ügynököt, meghatározza a forgatókönyveket és az értékelési kritériumokat, lefuttatja a szimulációkat, és áttekinti az eredményeket a futások során, hogy nyomon kövesse a teljesítményt az idő múlásával. Ez támogatja a használatot a fejlesztésben, valamint a folyamatos monitorozásban és a regressziós tesztelésben, mint egy CI-stílusú folyamat részeként. Mint viszonylag fiatal termék egy fejlődő kategóriában, az árazás, integrációk és az pontos metrikák lefedettsége részleteinek megerősítése érdekében ajánlott közvetlenül ellenőrizni, és a csapatoknak értékelniük kell, hogy a szimulált szcenáriók mennyire tükrözik a saját termelési forgalmukat. A fő különbség az általános LLM-értékelő eszközöktől az, hogy a több fordulós, több modális ügynokszoftver-szimulációra helyezi a hangsúlyt, nem pedig az egyes promptok értékelésére.
Kritériumok szétosztása
- Szimulált felhasználói interakciók az ügynök tesztelésére
- Értékelési mércék és pontozás a futási sorozatokon keresztül
- Támogatás a hangos és szöveges ügynökök számára
- Visszaesés-détection a verziók között
- Forgatókönyv-alapú tesztelés a beszélgetési útutakon
Stagehand
Nyílt forráskódú AI alapú böngészőautomatizálási keretrendszer, amely az egyszerűségre és a bővíthetőségre épül.
A Stagehand egy weboldal-kelési keretrendszer, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy mesterséges intelligencia-szolgáltatást hozzanak létre, amely képes honlapokon navigálni, interaktálni és adatokat kirakni. Ötvözi a determinisztikus Playwright-stílusú kódot természetes nyelvi utasításokkal, ezzel biztosítva a csapatoknak szükség szerint finoman irányítható és magas szintű ábrázolást nem igényelő folyamataikat. A keretrendszer egy kisméretű, előre jelezhető felületen alapul, amely figyelembe veendő eseményekre, elemek manipulálására és strukturált adatok kinyerésére összpontosít. Többödékességének támogatása, a gyorsítótár használata és a szélesebb Ügynök szoftverekbe való integráció biztosítja, hogy bárkiből legyen alkalmas: gyors átvételeket hordozó parancsfájloktól a gyártásra méretezhető böngészési folyamatokig.
Kritériumok szétosztása
- Természetes nyelvi akt, megfigyelés és kinyerési metódusok
- Strukturált adatkinyerés sémákkal
- Playwright kompatibilitás alacsony szintű vezérléshez
- Több LLM szolgáltató támogatása
- Gyorsítótár ismételhető böngészőműveletekhez
- Összetett ügynök keretrendszerekkel
Vertex AI Agent Builder
A Google Cloud platform amely lehetővé teszi a fejlesztőknek a generatív AI ügynökök létrehozását és elérhetővé tételét a vállalati alkalmazások számára.
A Vertex AI Ügynök Építő most a Google Cloud-ban található Gemini Enterprise Ügynök Platform részét képezi, és egy összefoglaló fejlesztői platform a nagyvállalati generatív AI-ügynökök készítéséhez, szabályozásához és optimalizálásához a nagyvállalati szoftverfejlesztők számára. A platform lehetővé teszi, hogy a technikai csapatok átalakítsák a nagyvállalati alkalmazásokat és folyamatokat agenciális rendszerré. A platform egyesíti az adatokat és az AI-t egyetlen környezetben, amely lehetővé teszi az LLM segítségével generatív AI-alkalmazások gyors kialakítását. A felhasználók egyetlen platformon keresztül képesek gépi tanulási modellnek tanítani, tesztelni és finomhangolni a gépi tanulással összefüggő modelleket. A platform nyílt és teljes körű környezetet kínál, amely hatalmas lendülettel lehetővé teszi a vállalkozások számára a nagyvállalati szintű ügynökök gyors létrehozását, a méretek növelt szabályozását és optimalizálását a vállalati adatokon alapuló. Kínál teljes szoftverállományt és kiterjesztett fejlesztői választékot az alkalmazások, valamint folyamatok átalakításához olyan erőteljes szerepviselő rendszerré, amely globális méretekben működik. A főbb funkciók közé tartozik az, hogy több mint 200 Google és harmadik fél által készített AI modell és eszköz között válogathat, és felhasználási célra optimalizálhatja ezeket a modelleket. A platform Model Evaluációs szolgáltatást is támogat, amely tárgyilagos értékelést biztosít a generatív AI modellek számára. A platform támogatja az ügynök-alapú fejlesztési és folyamatkezelési munkákat is, amelyek a Google Antigravitációt használják, amelyet az ügynök-kezelés és -szervezés központosított kezelésére használnak. A Gemini Enterprise ügynökség-platform adatvédelmi mérnökök és ML mérnökök számára készült, és olyan eszközöket tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a gépi tanulás (ML) modelljeinek kinyomatását, hibahatározást és telepítését, valamint a MLOps-ot az ML-projektek automatizálásához, szabványosításához és kezeléséhez. Széles skálájú, moduláris eszközöket kínál, amelyek lehetővé teszik a csapatok közötti együttműködést és a modellek javítását az egész fejlesztési életciklus során. A Vertex AI Ügynöképítő a Gemini Enterprise Ügynök Platformban az üzleti alkalmazások komplex AI ügynöki fejlesztésére és üzembe helyezésére összpontosít, kínálva egy sor eszközt és funkcióval kiegészített fejleszthetőséget, mérséklési, ellenőrzési és optimalizálási funkciókat az ügynöképítéshez.
Kritériumok szétosztása
- AI ügynökök építése, skálázása, kormányzása és optimalizálása
- Egységes kimenet- és intelligencia-környezet a gyors ügynökfejlesztéshez
- Gemini Train a generatív AI alkalmazások létrehozásához
- Gemini Enterprise alkalmazás a biztonságos regisztráció, menedzselés és kormányzás számára ügynökök számára
- Google Antigravity az ügynök-szolgáltatásos fejlesztéshez és folyamatokhoz
- 200 + Google és harmadik fél AI modellek és eszközök kiválasztása
Botpress
Az AI-ügynökök és chatbotok teljes ellátást nyújtó platformját fejleszti, üzemelteti és kezel.
Botpress egy fejlesztői platform konverzaciós AI-ügynökök létrehozására, amelyeket nagy nyelvi modellek hajtanak. Egy vizuális folyamépítőt, egy SDK-t és integrációkat népszerű üzenetküldő csatornákkal biztosít, lehetővé téve a csapatok számára, hogy olyan ügynököket tervezzenek, amelyek természetes beszélgetést folytathatnak, API-hívásokat kezdeményezhetnek és többlépes feladatokat hajthatnak végre. A platform egyesíti a low-code eszközöket a mélyebb testreszabási lehetőségekkel, így mind a nem műszaki felhasználók, mind a fejlesztők együttműködhetnek ugyanazon a projekten. Olyan funkciók, mint a tudásbázisok, az elemzés és az emberi átadás teszik alkalmassá a termelési használati esetekre, például az ügyféltámogatásra, a lead generációra és a belső automatizálásra. A Botpress ingyenes csomaggal rendelkezik a kísérletezéshez, valamint fizetős tervekkel, amelyek a használattal skálázódnak, továbbá nyílt forráskódú közösségi verzióval a saját környezetben telepített üzemeltetéshez.
Kritériumok szétosztása
- Drag-and-drop beszélgetésfolyam-szerkesztő
- LLM-alapú ügynökök eszközök használatával
- Tudásbázisok bevitel a dokumentumokból és URL-ekből
- Különböző csatornákra történő telepítés (web, WhatsApp, Slack, stb)
- Analitika és beszélgetésfigyelés
- Egységbe épített ismeretbázis és LLM-támogatás