Agent Development შერკინება — 12 დეკემბერი, 2025

1

Flowwise AI

ღია კოდის drag-and-drop ბილდერი პერსონალურ LLM აპლიკაციებსა და აგენტის სამუშაო ნაკადების შექმნისთვის.

4.3 (4)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Flowwise AI არის ღია წყაროს ლოუ-კოდი პლატფორმა, რომელიც შემმუშავებლებს და გუნდებს აძლევს შესაძლებლობას, შექმნათ LLM‑ით მხარდაჭერილი აპლიკაციები ვიზუალური კვანძი‑დაფუძნებული ინტერფეისით. ფართოდ სტანდარტული ბოჭქის კოდის დაწერის მაგიერ, მომხმარებლები კანსაზე (canvas) დაკავშირებენ კომპონენტებს, როგორიცაა მოდელები, პრომტები, მეხსიერება, ვექტორული საცავები და ინსტრუმენტები, რათა შექმნან ჩათბოტები, აგენტები და რეტრევალი პაიპლაინები. პოპულარულ ფრეიმქორკებზე, როგორებიც არიან LangChain და LlamaIndex, შექმნილი Flowise, ფართო სპექტრში LLM პროვაიდერებს, ემბედინგებს და მონაცემთა წყაროებს ეხმარება. დასრულებული ფლოუები შეიძლება განაწილდეს API‑ებად ან ჩასმული ვიჯეტებად, რაც მას შიდა ინსტრუმენტების პროტოტიპირებაში და პროდუქციის ფუნქციების გადაყვანაში ძალიან გამოსადეგს ხდის. პროექტის თვითჰოსტირებადი და საზოგადოებით მხარდაჭერილი ბუნება მას მიმზიდველს ქმნის იმ გუნდებისთვის, რომლებიც სურთ მოქნილობა, გამჭვირვალობა და კონტროლს AI stack-ის მიმართ, არ იყოს დაბლოკილი პროპრიერი სერვისში.

• კვანძებზე დაფუძნებული ვიზუალური რედაქტორი LLM სამუშაო ნაკადებისთვის
• მხარდაჭერა LangChain და LlamaIndex კომპონენტებისთვის
• ჩაშენებული აგენტები, მეხსიერება და ინსტრუმენტების ინტეგრაციები
• კავშირები ვექტორული ბაზებისა და ემბედინგისათვის
• API ბოლო წერტილები და ჩატის ვიჯეტის განთავსება
• მორგებული სერთიფიკატები და მრავალმოდელური მხარდაჭერა

2

Pdf Redaction

AI‑ით დამუშავებული რედაქციის ინსტრუმენტი PDF დოკუმენტებიდან მგრძნობიარე ინფორმაციის მოცილებისთვის.

4.6 (5)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Pdf Redaction არის AI‑ს მხარდაჭერის მქონე ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლებს აძლევს საშუალებას მოძებნონ და სამუდამოდ წაშალონ კონფიდენციალური ან მგრძნობიარე მონაცემები PDF‑ფაილებში. ის ავტომატურად ამოცნობს პირადი ინფორმაციას, ფინანსური დეტალებსა და სხვა პირადი შიგთავსს, რომელიც ხშირად საჭიროა დამალოთ დოკუმენტები გარეთ გაზიარებამდე. მანქანური სწავლებისა და ტრადიციული რედაქტირების სამუშაო პროცესების გაერთიანებით, ინსტრუმენტი მიზნად ისახავს გრძელი დოკუმენტების გადახედვისას საჭირო ხელით შრომის შემცირებას. ის შესაფერისია სამართლებრივი პროფესიონალებისთვის, სამედიცინო მომწოდებლებისთვის, სამოქალაქო სააგენტოებისთვის და ბიზნესებისთვის, რომლებიც რეგულარულად ახდენენ მგრძნობიარე დოკუმენტების დამუშავებას და საჭიროებენ კონფიდენციალურობის რეგულაციებთან შესაბამისობას. მომხმარებლებს შეუძლიათ PDF‑ს ატვირთონ, AI‑ს გამოიყენონ მგრძნობიარე ელემენტების ძებნისთვის, შემოთავაზებული დამალული ნაწილების გადახედვა და დოკუმენტის გასუფთავებული ვერსიის გატანა, რომელიც მზადაა განაწილებისთვის.

• AI‑ის საფუძველზე მგრძნობიარე მონაცემთა ამოცნობა
• ტექსტისა და შიგთავსის მუდმივი მოცილება
• PDF‑ფაილების მასობრივი დამუშავება
• გადახედვისა და დამტკიცების პროცესი
• პირადი და ფინანსური მონაცემთა ნიმუშების მხარდაჭერა
• დაცული დოკუმენტების დამუშავება

3

IsMyStoreReady

სწრაფი აუდიტის ინსტრუმენტი Shopify და WooCommerce მაღაზიებისთვის, რომელიც იპოვის კონვერსიისა და დაყენების პრობლემები.

4.0 (4)

Freemium

სრული მიმოხილვა

IsMyStoreReady არის ავტომატური აუდიტის ინსტრუმენტი, შექმნილი Shopify‑სა და WooCommerce‑მაღაზიის მფლობელებისთვის, რომელთაც სურთ სწრაფი ჯანმრთელობის შემოწმება მათი ონლაინ მაღაზიისთვის. მაღაზიის საჯარო გვერდების სკანირებით, იგი გამოაჩენს საერთო პრობლემებს, რომლებიც შეიძლება ზიანის გამო მოახდინოთ კონვერსიებზე, SEO‑ზე, ნდობაზე და საერთო მზადყოფნაზე ტრეფიკისთვის. ინსტრუმენტი ქმნის სტრუქტურირებულ ანგარიშს, რომელიც მოიცავს აუცილებლებს, როგორიცაა პროდუქტის გვერდის ხარისხი, მაღაზიის წესები, შესრულების ნიშნები და ნდობის ელემენტები. ეს ქმნის დამფუძნებლებსა და პატარა ელ‑კომერციის გუნდებს ცხად, პრიორიტეტული დაწყების წერტილს, კონსულტანტის დაქირავება ან მრავალ ცალკეულ აუდიტის ჩატარება საჭირო არ გახდება. გააცნებულია ცალკეულ გამყიდველებს, დროპშიპერებს და ზრდადი DTC ბრენდებს, რომლებიც სურთ სწრაფი მეორე აზრი რეკლამების დაწყებამდე ან მარკეტინგის ხარჯის მასშტაბირებაზე.

• ერთ-კლიკიანი მაღაზიის აუდიტი
• Shopify-ისა და WooCommerce-ის მხარდაჭერა
• კონვერსიისა და ნდობის შემოწმება
• SEO-ისა და წარმადობის სიგნალების მიმოხილვა
• პრიორიტეტული პრობლემის მოხსენება
• აქტიურ გაუმჯობესების შემოთავაზებები

4

LangChain Agent

ღია-წყარო ჩარჩო LLM‑ით გაძლიერდած აპლიკაციების და ავტონომიური აგენტების შექმნისთვის

4.6 (5)

Freemium

სრული მიმოხილვა

LangChain Agent არის LangChain‑ის უფრო ფართო ჩარჩოს ნაწილი, რომელიც შექმნილია დეველოპერებისთვის, რათა მათ შექმნან აპლიკაციები, სადაც ენის მოდელები შეძლებენ დასკვნების მიღებას, გადაწყვეტილებების მიღებას და გარე ინსტრუმენტებთან ურთიერთობას. Agent‑ები იყენებს LLM‑ს როგორც დასკვნის ძრავად, რათა განსაზღვრონ, თუ რა მოქმედებები უნდა შეასრულონ, რომელ რიგში და როგორ გამოიყენონ შედეგები შემდგომი ნაბიჯების ინფორმირებისთვის. ფრეიმვორვი უზრუნველყოფს მოდულარულ კომპონენტებს, რომლებიც პრომპტების შექნას, მონაცემთა წყაროების ინტეგრაციას, მეხსიერების მართვას და API‑ებთან, ბაზებთან და ძებნის ხელსაწყოებთან დაკავშირებას შესაძლებელი ხდის. ეს საშუალებას გაძლევთ შექმნათ ჩატბოტები, კვლევითი დამხმარეები, სამუშაო ნაკადის ავტომატიზაცია და სხვა დინამიური LLM‑ზე დაფუძნებული სისტემები. LangChain მხარდაჭერილია მრავალ მოდელ პროვაიდერებით და ენებით (Python და JavaScript/TypeScript), რაც მას გვეპროფაილინგსა და წარმოების გაშვებებისთვის მოქნილი საფუძველს აქცევს.

• LLM‑ით ხელსაწყოების გამოყენება
• Prompt‑სა და ჯაჭვის კომპოზიცია
• მეხსიერებისა და მდგომარეობის მართვა
• ინტეგრაციები ვექტორული საცავებთან და API‑ებთან
• მხარდაჭერა მრავალ LLM‑ს მომწოდებლებისთვის
• სტრიმინგი და ასინქრონული შესრულება

5

LangSmith

LLM‑ის აპლიკაციებისთვის გადახედვის, შეფასების და გამართვის პლატფორმა LangChain‑ის გუნდისგან

4.8 (5)

Freemium

სრული მიმოხილვა

LangSmith არის დეველოპერებისთვის განკუთვნილი პლატფორმა, რომელიც შეიქმნა LangChain‑ის უკანაბოლოს გუნდმა, რათა დაეხმაროს გუნდებს ტრეკინგის, ტესტირების, შეფასების და მონიტორინგის პროცესში, რომელიც დიდ ენის მოდელებზე დაფუძნებულ აპლიკაციებს ააქვს. მიუხედავად იმისა, რომ ის მჭიდრო ინტეგრაციას ახდენს LangChain‑სა და LangGraph‑ს ჩარჩოებთან, იგი framework‑agnosticია და შეუძლია instrument‑ით ნებისმიერ LLM აპლიკაციას მისი SDKs და APIs‑ით. მისი ძირითადი მიზანი LLM‑ზე დაფუძნებული სისტემების ჩაშენებული არაპროგნოზირებადი ქცევის გადაჭრაა, სადაც შედეგები non‑deterministic არიან და შეცდომები შეიძლება იყოს ნაზარი, დეველოპერებს კი მისცემს ვიზიბილობას, თუ მათი chains, agents და prompts რეალურად აკეთებენ runtime‑ზე. პლატფორმა კონცენტრირებულია ტრეკინგზე: თითოეული აპლიკაციის გაშვება ქმნის დეტალურ, ნესტირებულ ტრეკს, რომელიც აჩვენებს ყველა ნაბიჯს, მათ შორის გაგზავნილი პრომპტები, მოდელის პასუხები, ტოკენის მოხმარება, ლატენცია, ინსტრუმენტის გამოძახებები და შუაგულის გამოტანებები. ეს აჭანს რთული მრავალნაბიჯიანი აგენტები და საძიებო-გაფართოებული გენერაციის ნაკადების შეცდომების გადაჭრის პროცესს, სადაც ცუდ პასუხის წყარო შეიძლება დამალული იყოს რამდენიმე ფენის შიგნით. დეველოპერები შეუძლიათ ინდივიდუალური ტრეკების შემოწმება, გაფილტვრა და ძებნა გაშვების მასშტაბით, ასევე დეტალურად შესწავლა თითოეული კვანძის შეყვანა და გამოტანილი მონაცემები. LangSmith ასევე უზრუნველყოფს შეფასების ხელსაწყოებს აპლიკაციის ხარისხის გაზომვისთვის. გუნდებს შეუძლიათ წარმოადგენენ მონაცემთა ნაკრები წარმოების ტრეკებიდან ან შერჩეულ მაგალითებიდან, გაუშვიან მათ აპლიკაციას ამ ნაკრებზე, და შეაფასონ შედეგები built‑in evaluators, custom code‑based checks, ან LLM‑as‑judge მიდგომების გამოყენებით. ეს მხარს უჭერს regression testing-ს, როდესაც prompts ან models შეიცვლიან, და დაეხმარება რაოდენობრივად განსაზღვრაში, արդյոք ცვლილებები რეალურად გაუმჯობესებს შედეგებს, არამედ მხოლოდ ინტუიციაზე ეყრდნობიან. პროდაქციაში გამოყენებისთვის, იგი უზრუნველყოფს მონიტორინგის დაფებს, რომლებიც ტრეკავს მეტრიკებს, როგორიცაა ლატენსია, ღირებულება, შეცდომის მაჩვენებლები და დროის განმავლობაში მიღებული უკუკავშირები, და საშუალებას გაძლევთ შეგროვოთ ადამიანური უკუკავშირები და მომხმარებლის ანოტაციები. პრომპტების მენეჯმენტის და თამაშის კომპონენტი საშუალებას აძლევს გუნდებს პრომპტებზე იტერირება და მათი ვერსიების შექმნა, და მოდელების გამოსავალი გვერდ-გვერდად შედარება. LangSmith ძირითადად განკუთვნილია დეველოპერებისა და გუნდებისთვის, რომლებიც LLM‑ის ფუნქციები აწარმოებს და საჭიროებენ ad hoc print‑statement‑ის დებაგინგის მიღმა გადადგვაში სისტემატურ მონიტორინგსა და შეფასებაში. მისი ძირითადი უპირატესობა LangChain ეკოსისტემასთან ღრმა ინტეგრაციაშია და ერთიანი სამუშაო ნაკადის შეთავსებაში, რომელიც აკავშირებს ტრეკირებას, მონაცემთა ნაკრებს და შეფასებას. სამართლიანი კონტროლები მოიცავს იმ ფაქტს, რომ მდიდარი გამოცდილება მოითხოვს LangChain/LangGraph სამყაროში კომფორტულ ყოფნას, LLM‑ზე დაფუძნებული შეფასება თავისთავად არ სრულყოფილია და საჭიროებს ყურადღებით დიზაინს, და ის არის მასპინძელი კომერციული პროდუქტი, რომელიც ფასებს იყენებს გამოყენების მიხედვით, მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთ გეგმას თვითჰოსტინგის ვარიანტები ხელმისაწვდომია. იგი კონკურირებს სხვა LLM‑ს მონიტორინგის ინსტრუმენტებს, როგორიცაა Langfuse, Helicone, Arize Phoenix და Weights & Biases Weave.

• ტრეკინგის გაშვება ნაბიჯ-ნაბიჯ შემოტანებით, გამოტანებით და ტოკენების გამოყენებით
• მონაცემთა ბაზის შექმნა და ავტომატური შეფასება
• შენიშნული, კოდის-დაფუძნებული და LLM-as-judge შეფასებები
• პროდუქციის მონიტორინგის დაფები
• ხალხის უკუკავშირი და ანოტაციის შეგროვება
• პრომპტ‑ის მენეჯმენტი, ვერსიირება და თამაშის სივრცე

6

Coval

გადახედვის და შეფასების პლატფორმა AI ხმისა და ჩატის აგენტების მასშტაბურ ტესტირებისთვის

4.5 (6)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Coval არის ტესტირების და შეფასების პლატფორმა, რომელიც განკუთვნილია იმ გუნდებისთვის, რომლებიც კონვერსაციული AI აგენტებს ააგებენ, განსაკუთრებით მათთვის, ვინც მუშაობს ხმისა და ჩატის მოდალობებში. იგი გადაწყვეტს განმეორებად პრობლემას აგენტის განვითარებაში: ტრადიციული ერთეული ტესტები და ხელით შემოწმებები არ გადაჭრიან არავანდასტური, მრავალბრუნული ბუნებას აგენტურ სისტემებში, რაც რთულდება იმის განსაზღვრა, თუ ცვლილება უკეთესებს თუ უკარნია რეალური სამყაროს ქცევას. პლატფორმის ძირითადი იდეა არის სიმულაცია. მხოლოდ სტატიკური ტესტ‑მקרהებზე დაფუძნებული მიდგომის ნაცვლად, Coval ქმნის სიმულირებულ მომხმარებლის ურთიერთობებს, რომლებიც აგენტს სხვადასხვა სცენარებში და დისკუსიის გზებში მომუშავე. ამ სიმულირებელ გაშვებებს შემდეგი შეგიძლიათ შეაფასოთ განსაზღვრული მეტრიკებით და მოლოდინებით, რაც გუნდებს საშუალებას აძლევს წინასწარ შეაფასონ საიმედოობა ცვლილებების განთავსებამდე და აღმოაჩინონ რეგრესია, როგორც აგენტები და პრომპტები განვითარდება. Coval ხმისა და ტექსტური აგენტებისთვისაა, რაც აღვნიშნავს, რადგან ხმა დამატებითი ფენები მოაქვს — speech-to-text, latency და turn-taking — რომლებიც აგენტის ხარისხზე ზემოქმედებს, გადალახვავს ძირითადი language model-ს. კომპანია შედარებას ახორციელებს autonomous-vehicle teams-ის იმ მიდგომასთან, თუ როგორ იყენებენ large-scale simulation ქცევის გადამოწმებისთვის განლაგებამდე, და იგივე testing philosophy AI agents-ზე ახორციელებს. ჩვეულებრივ სამუშაო პროცესში გუნდი მიერთებს თავის agent‑ს, განსაზღვრავს scenarios‑ებს და evaluation criteria‑ებს, აწარმოებს simulations‑ებს და გადახედავს results‑ს across runs‑ს, რათა დროის განმავლობაში track performance‑ს დაიტრეკონ. ეს მხარდაჭერს გამოყენებას development‑ში, ასევე ongoing monitoring‑სა და regression testing‑ს CI‑style process‑ის ნაწილად. როგორც შედარებით ახალი პროდუქტი, რომელიც კატეგორიში მუდმივად განვითარდება, მისი ფასები, ინტეგრაციები და ზუსტი მეტრიკული დაფარვა საუკეთესოა პირდაპირ დასტურის მიღება, ხოლო გუნდებს უნდა შეაფასონ, რამდენად კარგად ასახავს მისი სიმულირებული სცენარები მათი საკუთარი წარმოების ტრეფიკს. მისი ძირითადი განსხვავება ზოგადი LLM‑evaluation ხელსაწყობებიდან არის მრავალ-პასუხიანი, მრავალ-ფორმული აგენტის სიმულაციის ხაზგასმა, ვიდრე ერთ‑პრომპტის შეფასება.

• სიმულირებული მომხმარებლის ურთიერთობები აგენტების ტესტირებისთვის
• შეფასების მეტრიკები და ქულები სხვადასხვა გაშვებებზე
• მხარდაჭერა ხმოვანი და ტექსტური აგენტებისთვის
• რეგრესიის გამოვლენა აგენტების სხვადასხვა ვერსიებს შორის
• სცენარის მიხედვით ტესტირება კონვერსაციული გზებზე

7

Stagehand

თავისუფალი აიტას ბრაუზერი ავტომაციების ფრამვერკი, ამოცანის სიმელია და განფეჭვებადობას ითვალისწინებს.

4.3 (4)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Stagehand არის ვებ-ბრაუზინგის ფრეიმვორკი, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას იძლევა მისითვების წარმოებისთვის აი-აგენტები მოამზადდნენ, რომლებს ერთვიან ვებსაიტებთან, ინტერაგირებენ და მოანატაცებენ აქცესუარულ მონაცემებს. ის თვითდავნერებით, Playwright-style კოდთან ერთად ნათურალ ენათა დასამუშავებელებით შეცვლილების ფორმით აღჭურვილია, რასაც სრული კონტროლის უფლებამ და აბსტრაქციების საკონკრეტო დონემც ოცნებითურთ აძლევს. სისტემაა შექმნილი მოკლე, წარმოდგენაშეუნარე აპი-ინტერფეისზე დაყრდნობით, რომელიც მიზანმიმართულია გვერდის სავალდვივოს ნავიგაციასთან, ელემენტებზე გამოსავალზე და სტრუქტურირებული მონაცემების აღებასთან. მისი გაფართოებადი არქიტექტურა მოპროექტებულია კუსტომ მოდელებთან, კეშირთან და უფრო ფართო აგენტების სტეკებთან ინტეგრაციაზე., თვისებებით ამ სისტემაა შეშლილი ყველა აუმჯობესოებად სკრიპტებთან მიანი ქიე და პროდუქციულ გრადი ბროუზინგის ფლოუჰობს გვერდების ფლოუჰოვდის ფლოუჰოფნ.

• ბუნადებული ენობრივი აქტი, ობსერვი და აღების მეთოდები
• სკემებთან დაკავშირებული სტრუქტურული აღება
• Playwright გათავაზებით დაბალ დონეზე კონტროლი
• რამდენიმე LLM მომხმარებელისთვის მხარდაჭერა
• ამოსვენებული კეშისთვის ხელახლა ბრაუზერი მოქმედებებისთვის
• აგენტ ფრემვერკებთან მონაწილეობა

8

Vertex AI Agent Builder

Google Cloud პლატფორმა, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან და დანერთონ გენერატიული AI აგენტები საწარმოო გამოყენებისთვის.

4.5 (4)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Vertex AI Agent Builder, რომელიც ახლა შედის Google Cloud-ში Gemini Enterprise Agent Platform-ის შემადგენლობაში, არის კომპრესიული პლატფორმა დეველოპერებისთვის, რათა აშენდონ, გაზარდონ, კონტროლირებონ და ოპტიმიზირებონ საწარმოო კლასის გენერატიული AI აგენტები. იგი საშუალებას აძლევს ტექნიკურ გუნდებს, რომ საწარმოო აპლიკაციები და ვორკფლოუები გადაქცევდნენ ძლიერ აგენტურ სისტემებად. პლატფორმა უზრუნველყოფს ერთიან გარემოს მონაცემებისა და AI-სთვის, რაც საშუალებას აძლევს სწრაფად შეიმუშავონ გენერატიული AI აპლიკაციები, ისეთი ინსტრუმენტებით, როგორიცაა Gemini. მომხმარებლებს შეუძლიათ შეიტყონ, შემოწმონ და შეაგდონ მანქანური სჴელვის მოდელები ერთ პლატფორმაზე. პლატფორმა სთავაზობს ღია და სრულად შემუშავებულ გარემოს, რომელიც კომპანიებს საშუალებას აძლევს სწრაფად ააწყონ, გაფართოვონ, კონტროლირონ და ოპტიმიზაცია კორპორატიულ კლასის აგენტები მათი კორპორატიული მონაცემების საფუძველზე. ის ასევე სრული სტეკის ფუნდამენტს და ფართო განვითარებადი არჩევანს ყველა დონის დეველოპერებისთვის აძლევს საშუალებას გლობალურ მასშტაბზე გარდაქმნან აპლიკაციები და ვორკფლოუები ძლიერ აგენტურ სისტემებში. მთავარ ფუნქციებში შედის 200-ზე მეტი Google-ის და მესამე მხარის AI მოდელებისა და ინსტრუმენტების არჩევის შესაძლებლობა, მოდელების კონკრეტული საქმეებისთვის კასტომიზაცია და Model Evaluation სერვისის გამოყენება გენერატიული AI მოდელების ობიექტური შეფასებისთვის. პლატფორმა მხარს უჭერს აგენტებზე დაფუძნებულ განვითარებას და ვორკფლოუებს, ისეთ ინსტრუმენტების მეშვეობით, როგორიცაა Google Antigravity, რომელიც საშუალებას იძლევა აგენტების ცენტრალიზებულ მართვასა და ორკესტრირებას. Gemini Enterprise Agent Platform შექმნილია მონაცემთა მეცნიერებისა და ML ინჟინერებისთვის, რომელიც იძლევა ინსტრუმენტებს ML მოდელების სასწავლო, კონფიგურაციისა და დეპლოის შესაძლებლობა, ასევე MLOps ავტომატიზაციის, სტანდარტიზაციისა და ML პროექტების მართვისთვის. ის ასევე იძლევა მოდულარულ ინსტრუმენტებს გუნდებს შორის თანამშრომლობისთვის და მოდელების გაუმჯობესებისთვის განვითარების ციკლის განმავლობაში. საერთო ჯამში, Vertex AI Agent Builder Gemini Enterprise Agent Platform-ში საშუალებას იძლევა შექმნა და დანერგვა სასარგებლო AI აგენტებისთვის საწარმოო გამოყენებებისთვის, ინსტრუმენტებისა და ფუნქციების ფართო სპექტრით უზრუნველყოფს მათი განვითარებას, მასშტაბირებას, მართვასა და ოპტიმიზაციას.

• შექმნა, მასშტაბირება, მართვა და ენტერპრიზ-დონის AI აგენტების ოპტიმიზაცია
• ერთიანებული მონაცემები და AI აგენტების განვითარების აჩქარებისთვის
• Gemini Train გენერატიული AI აპლიკაციების შესაქმნელად
• Gemini Enterprise აპლიკაცია უსაფრთხო რეგისტრაციის, მართვის და აგენტების მართვისთვის
• Google Antigravity აგენტებზე დაფუძნებული განვითარების და სამუშაო პროცესებისთვის
• 200+ Google და მესამე მხარის AI მოდელები და ინსტრუმენტები

9

Botpress

AI აგენტებისა და ჩატბოტების შექმნის, განლაგების და მართვისთვის სრულფასოვანი პლატფორმა

4.8 (5)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Botpress არის განვითარების პლატფორმა, რომელიც კონვერსაციური AI აგენტების შექმნას ეხმარება, რომლებიც დიდი ენის მოდელებზე (LLM) დაფუძნებულია. ის უზრუნველყოფს ვიზუალურ ნაკადის შემქმნელს, SDK‑ს და პოპულარულ შეტყობინებების არხებთან ინტეგრაციას, რაც გუნდებს საშუალებას აძლევს აგენტები შექმნან, რომლებიც შეძლებენ ბუნებრივი საუბარს, API‑ს ზარის გაკეთებას და მრავალეტაპიან დავალებების შესრულებას. პლატფორმა აერთიანებს low-code ინსტრუმენტებს უფრო ღრმა მორგების შესაძლებლობებთან, რაც საშუალებას იძლევა როგორც არატექნიკურ მომხმარებლებს, ასევე დეველოპერებს, ერთ პროექტზე თანამშრომლობის. ფუნქციები, როგორიცაა ცოდნის ბაზები, ანალიზი და ადამიანის გადაცემა, მას შესაფერისს ხდის წარმოების შემთხვევებში, როგორიცაა მომხმარებელთა მხარდაჭერა, ლიდ-გენერაცია და შიდა ავტომატიზაცია. Botpress უზრუნველყოფს უფასო დონეს ექსპერიმენტაციისთვის, გადახდილი გეგმები, რომლებიც გამოყენებაზე დამოკიდებულია, და ღია წყაროს კომუნალური რედაქცია თვითჰოსტინგის განლაგებებისთვის.

• გათრევის და გადატანის კონვერსაციის ნაკადის რედაქტორი
• LLM‑ის მხარდაჭერით აგენტები, რომლებიც იყენებენ ხელსაწყოებს
• ინფორმაციის ბაზის მიღება დოკუმენტებიდან და URL‑ებიდან
• მრავალარხიანი განლაგება (ვებ, WhatsApp, Slack და ა.შ.)
• ანალიზი და კონვერსაციის მონიტორინგი
• ადამიანის გადაგზავნა და გუნდური თანამშრომლობა