AI Infrastructure & MLOps 対決 — 2024年11月1日

operators.devは、コンセプトから稼動するエージェントまでの迅速な開発を実現することを目的としたAIエージェントの創成および展開を簡素化するプラットフォームです。このプラットフォームは、低レベルのオーケストレーションやボイラープレートインフラエンジニアリングソースコードとの戦いを回避したい開発者やチームを対象としています。 このサービスは、コマンドを自動操作するエージェントを構築する一般的なタスクを簡素化することを目的としています。これらのトスクには、動作を定義する、ツールとデータ源を接続する、エージェントを生成環境に展開するなどがあります。サービスにより、大量の裏にある複雑な詳細を抽象化することで、エージェント開発のアクセシビリティを幅広く提供します。 この機能は、Prototyping、内部自動化、そして生産環境で稼働するエージェントを実装する際に、開発者に加担する必要のある作業を減らすことができるため、operators.devはprototyping、内部自動化、そしてshippingのための有望なオプションとなります。

• エージェントビルダーインターフェイス
• ストリーミングされた展開パイプライン
• ツールおよび統合サポート
• コードの必要性を削減
• プロトタイピングおよび実稼働対応
• 開発者に焦点

モデルベンチは、チームは複数のAIモデルからパラレルで出力を評価して比較する、ノーコードワークスペースです。別々の(API)またはカスタムスクリプトを組み立てるのではなく、ユーザーは一つの質問を複数のモデルに送信して、それらの相関図を同時に確認することができます。 モデルベンチは、実装に積極的になる前に、用途ごとのモデルを選択する製品チーム、トリガーワードエンジニアと研究者をはじめとする、実用的な使い方のために適切なモデルの選択を必要とするユーザーを対象としています。 ModelBenchは、実験流れを簡素化することで、アイデアから本番リリースへのパスを短縮することを目指しています。

• ノーコードのパラメーターテスト インターフェイス
• 複数のモデルのサイドバイサイド比較
• チームのコラボレーション用の共有ワークスペース
• パラメータの改 良とバージョニング
• 主なAIモデルのアクセス
• ベストの出力の選択用の評価ツール

チームは、StackAIを用いて、営業、財務、人事、そしてクライアントサポートの部門を横断したビジネスタスクを自動化するためのAIエージェントを設計、テスト、実装可能です。 ユーザーは、ドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェイスを用いて、大型言語モデル、データソース、ツールを組み合わせ、AIエージェントを視覚的に組み立てます。 "プラットフォームは、一般的な企業システムやドキュメントストアとの統合をサポートし、エージェントが内蔵の知識データベースからデータを読み取り、APIを呼び出し、構造化された出力を生成できるようになっています。組み込まれた評価、ログ、エクセス コントロールは、規制環境で生産的に使用できるエージェントを確立することを目的としています。 Stack AIは、専用の AI エンジニアリングチームを雇用することなくプロトタイプを超えて進む組織向けに、ホストされたDeploy、ロールベースのポリシー、そしてビジネス導入に適したコンプライアンスオプションを提供しています。

• ドラッグ アンド ドロップエージェント ビルダー
• データベース、API、ドキュメント ソースへのコネクター
• 複数のLLMプロバイダーへのサポート
• 知識ベースおよびRAG機能
• チャットボット、フォーム、またはAPIエンド ポイントの展開
• チームのコラボレーションおよびパーミッション管理