Research AI Agents შერკინება — 18 ნოემბერი, 2025

1

GLM-4.6V

ღია წყაროს multimodal GLM Z.ai-ისგან, რომელიც აერთიანებს ხედვას, ტექსტს და tool calling‑ს გრძელ კონტექსტის reasoning, search, coding და UI-to-code‑თვის.

4.3 (6)

უფასო

სრული მიმოხილვა

GLM-4.6V არის მრავალმოდალური დიდი ენის მოდელი, რომლის კონტექსტის ფანჯარა 128k ტოკენზე იზრდება და უმაღლეს დონეზე ახდენს ვიზუალურ გაგებაზე. იგი ინტეგრირებულია ადგილობრივ Function Calling შესაძლებლობით, რაც ერთიანი ტექნიკური საფუძველი შექმნის მრავალმოდალურ აგენტებს რეალურ ბიზნეს‑სცენარიოებში. GLM-4.6V შეუძლია მიიღოს მრავალმოდალური შეყვანები და ავტომატურად შექმნას მაღალი ხარისხის, სტრუქტურირებული სურათ-ტექსტის შერეული შინაარსი, გაუკეთოს კომპლექსურ დოკუმენტის გაგება, და შესრულება ვიზუალური ძიება და მიღება. ეს მოდელი უზრუნველყოფს მრავალ შესაძლებლობასა და სცენარებს, მათ შორის ინტელექტუალური სურათი‑ტექსტის კონტენტის შექმნა და განლაგება, ვიზუალური ვებძიება, მდიდარი მედია ანგარიშის გენერაცია, ასევე გრძელ კონტექსტის გაგება. იგი შეუძლია მიიღოს შერეული ტექსტსა და სურათის შეყვანა, შექმნათ მაღალი ხარისხის კონტენტი და გამოატაროთ ვიზუალური აუდიტის ჩატარება კანდიდატურ სურათებზე. GLM-4.6V-ის მულტიმოდალური ძიება-ანალიზის სამუშაო ნაკადი აძლევს შესაძლებლობას ბერად გადადეთ ვიზუალური შეხედულებიდან ონლაინ მიღებაზე და სტრუქტურირებულ ანგარიშის შექმნაზე. იგი უზრუნველყოფს მულტიმოდალურ კონტექსტის ცნობადობას და ახორციელებს დასკვნებზე, რომლებიც დაყრდნობა როგორც ტექსტურ, ასევე ვიზუალურ ინფორმაციაზე. ამ მოდელს რამდენიმე შესაძლებლობაა და სცენარია, მათ შორის ინტენტის განსაზღვრა და ძიების დაგეგმვა, მრავალმოდალური შედეგების სინქრონიზაცია, აგრეთვე მდიდარი მედიის ანგარიშის შექმნისას დასკვნა.

• Multimodal შეყვანის მხარდაჭერა (სურათები, ტექსტი, ფაილები)
• Native multimodal tool calling
• 128k context length
• Function Calling შესაძლებლობები
• Long-context გაგება
• Visual comprehension და tool retrieval

2

AMIE

მრავალმოდული AI დიაგნოზური აგენტი, რომელიც ახორციელებს კლინიკური დიალოგებს და ანალიზს სამედიცინო სურათებზე ზუსტ დიაგნოზებისთვის.

4.7 (6)

უფასო

სრული მიმოხილვა

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) არის კვლევის AI დიაგნოსტიკის აგენტი, რომელიც განვავითარა Google DeepMind და Google Research. იგი განკუთვნილია კლინიკური საუბრის ჩატარებისთვის და სამედიცინო სურათების ინტერპრეტაციისთვის, რათა მიიღოს ზუსტი დიაგნოზები. პირველ რიგში, AMIE ტექსტზე დაფუძნებული სამედიცინო დიაგნოსტიკის საუბერული AI აგენტი იყო, რომელიც გამოქვეყნდა Nature ჟურნალში. უახლესი განვითარება, მრავალმოდალური AMIE, ინტეგრირებს შესაძლებლობას ინტელიგენტურად მოითხოვოს, ინტერპრეტირდეს და დასაბუთოს ვიზუალური სამედიცინო ინფორმაცია კლინიკურ საუბრის დროს. ეს განვითარება მიზნად ისახავს დიაგნოსტიკის სიზუსტის გაუმჯობესებას, მრავალმოდალურ მონაცემთა, როგორიცაა სურათები და დოკუმენტები, დანერგვით დიაგნოსტიკური პროცესში. AMIE იყენებს მდგომარეობის‑გათვალისწინებელი აზროვნება-ჩარჩოს და აშენებულია მრავალმოდალური Gemini მოდელებზე. იგი შეაფასდა ექსპერტული შეფასებებით, მათ შორის Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs), რაც შეადარებს მისი შესრულებას პირველადი მოვლის ექიმებთან (PCPs) სხვადასხვა პაციენტის სცენარებში.

• მრავალმოდული დიაგნოსტიკური დიალოგი
• ვიზუალური სამედიცინო ინფორმაციის ინტერპრეტაცია
• მდგომარეობის გათვალისწინებული მოსაზრების ჩარჩო
• Gemini მოდელებთან ინტეგრაცია
• დიალოგის შეფასებისთვის სიმულაციის გარემო

3

Table Agent

ტექსტურული კვლევის აიტი-სახელოსნოსთვის

4.5 (6)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Table Agent – ინტელექტუალური მეთოდები ნავიგაციის საშუალებაა, რომელიც კლიენტებს საშუალებას მისცემს ტეიბლ-რისერჩის პროცესში საჭირო ინფორმაციას წამლავზე, ავტომატიზირებული API სერვისების გამოყენებით, ორგანიზებული რთული ინფორმაციის შეგროვებაში. ტაიბლ ეჯენტი, კლიენტებს საშუალებას მისცემს, მათთვის სავალდვივო ტოპიკების სათავეში ინფორმაციის კოლექციების შეგროვების ეფსეთ ეფექტურად ავტომატიზებულ და გათვალისწამებულ სისტემებში. სისტემა რთულად შეიძლება სკემების ფორმირება, რაც საშუალებას იძლევა მომხმარებლებს მონაცემების სინთეზს საბოლოო მოთხოვნების მიხედვით დაფერხდებმა. ეს მარტივი სამთავროვნება მთელ რიგი აკადემიურიდან მცენტრებამდე ინდუსტრიებს დიდ მენეჯაბილი აქსად ეს არის, რადე დიდი მცველმა ერთო ორო ფერხთობს შეიძლებმ შეავრთა. ლიდერი ინტელექტუალური აგენტებით აღჭურვილი ბაზის ტეიბლ ეგენტის სურსათში ფუნქციის საუკუთსო ადგილი არის აი ძიების მოხერხებული საშუალება, რომლის საშუალებით ინტელექტუალური ნებისმიერი მონაცემების ეჭარბება აავტომატური ძიება, კერძოდ წაკითხვის დროს და მნიშვნელობაში სავსებით დარღვევით, ახლა ეფექტურს ზრდება წაკითხვის საშუალება სხვადასხვა საბაზო შემოწმეთ, საბრძოლო ძიების პროცესები. მონაცემთა აგენტის ფუნქციონირებისთვის და ინტეგრაციებისთვის დეტალები არ არის ნახსენები, მაგრამ რობოტული მენტორთა მეთოდების კონცეფცია პროგნოზის მიხედვით შეიძლება ამოუვლით სხვადასხვა API-ებთან და LLM-ებთან გარეთ, აიზოლაციის შემცირება მეხსიერება და საბოლოოდ თვითავტონომია. ზოგიერთ სერვისზე ბაზირებულ SaaS-ას რომ ჩავთვლათ, ალბათ უკან გადადგმული მონაცემთა ათვესთან ერთად უფრო ნათელი ხდება. Table Agent-ს გარკვეულ სტრენგებს აქვს, მათ შორის ტედიოზური მონაცემების კოლექციის ავტომატური ცვლა და ეფრენა განსხვავებული მონაცემების სტრუქტურების გამოყენება. მიუხედავად იმისა, რომ უბრალო ინფორმაციის ნაკლებობის გამო, ამან ფრაგმენტულო აქვს საკითხი, რითი ის სუსტება მოიცავს, ან ის როგორ გვიუთხავენ სხვა ალტერნატიული დატკების საშუალებას.

• ავტომატური მონაცემთა ეკრანების შეგროვება
• კუსტომორული მონაცემთა შემადგენლობა
• AI-აგენტ მითიშებული მონაცემთა სინჯები
• სწრაფი და სწორი მონაცემთა მოპოვება