Praeita kova · 2026-04-28 UTC
Agent Development Susirėmimas — 2026 m. balandžio 28 d.
Iš Agent Development kategorijos. 13 įvertinimai pateikti tarp 6 kovotojų. Sierra laimėjo vainiką.
Galutiniai rezultatai
Dalyviai
Kovotojai
Kiekvieno šioje kovoje dalyvavusio įrankio profiliai, surikiuoti pagal galutinį rezultatą.
Sierra
Sąjungos reikalingi konversaciniai AI agentai, kurie atspindi klientų aptarnavimą, su sąjungos sąmoniu ir tikslumu.
Sierra yra įmonių platforma, skirta statyti AI agentus, kurie susisiekia su klientais tiesiogine konversacija per žaidimus, balsą ir kitas kanalus. Agentai yra suprojekuoti atlikti problemų iš pradinio, atlikti veiksmus kaip redaguoti užsakymus, procesuoti grąžotus arba atlikti account specifinius klausimus, o vis dar išlikti žemėje kompanijos politikų ir tono. Bendrovės konfigūruoja kiekvieną agentą su savo žiniomis, siena, bei integracijomis, ir Sierra teikia priemonę stebėti performancą, apžvalgę audių kalbų bei visais laikais pagerinąs atsakymus. Šio platformos tikslas yra taip pat reikšti prekinęs, kurie nori pagriebti palaikymą, nei prarandint savo žmogiškąsias pasauldavimo kokybę.
Kriterijų išskirstymas
- Konversaciniai AI agentai palaikymui
- Veiksmai per sistemos integravimas
- Sąjungos ir politikų konfigūracija
- Balsui ir kanalučių atnaujinimai
- Reikiamos analizės ir kokybių patikrinimo priemonežos
- Gynybinės ribos saugų atsakų siekime
DeepOpinion
Įmoninis AI platformas, automatinantis kompleksinę žinių darbą ir neapibrėžtų duomenų užduotis.
DeepOpinion yra bendrojoji įmonių orientuota autonomizuoto plano sistema, kurie yra sukurta automatizuoti sudėtingo, dokumentinių žinių darbo, kuris tradiciniai RPA sistemos nėra galima atlikti. Tai kombinuoja didelius kalbų modelius su veiklos procesų funkcionalumu, kad procesuoti nestruktūrintų įvestų, kuriuose yra el. pašto laiškai, sutartys, faktūros ir paramos tiketai masiškai. Šio platformos objektu yra komandos finansų, draudimo, konsultacijų bei operacijų firmų kurioms reikia tikslaus ir sąmoningo AI valdymo verslo procesų srityje. Plataforma leidžia organizacijoms sukurti ir paleisti įvairius AI agentus, kurie gali skaityti, klasifikuoti, extrahuoti bei veikti informacija be ypatingų adaptacijų ir adaptacijų kodo kurimo. Naudojant galimybes, kad sistemos būtų saugomos į debesų arba įrengintojo vietinėse sisteme, DeepOpinion siekia įterpti reguliuotuosius verslo aplinkas, redukavus manualų įvykdymo laiką ir pakartotinai kognityvinius uždavinius.
Kriterijų išskirstymas
- AI agentai dokumentų ir tekstų apdorojimui
- Žinių darbų automatizacija workflow
- Neapibrėžtomis šaltiniais duomenų išgavėjimai
- Įmonių laipsnių saugumas ir atidarymų opcijos
- Suderėtų verslo sistemų integracija
- Žmogaus-atsijungimo priežiūros kontrolių
Zep AI Memory
Tvirtas atminties sluoksnis už AI agentus ir LLM aplinkas
Zep AI Memory yra vairuojamojo developerįskaitmenine atsiminimų paslaugos, kurios suteikia JAV agentams išlaikomą, struktūrizuotą prisiminimų atsiminimą per švietimus ir sąveikas. Ji prisijungia pokalbių istoriją, išgauna svarbiausius faktus ir organizuoja juos žinių grafiniame rūože, kad agentai galėtų pagrežti atsargiai kontekstą pagal poreikius tuo atveju, kai jie neskystų visas istorijas į komandų laukelius. Platformas atlieka įvairių užduočių įgyvendinimą: susumavimą, ištekėjimo objektų extrakciją ir sintaksinio paieško tiesiogiją, taikantis paprastos API sąsają, o tai leidžia komandoms pridėti valdomą įmanymą chatbotams, kopilotose ir nevaldomiesiems veikėjams, nepriklausomai nuo tiesioginio pristatyto įgyvendinimo infrastruktūros. Šis systemas yra sudarytas tobulėti kartu su produkcijos įtakojo užduotimis, kuriant viso laiko stabilų ir nepaliesti žodžių kiekio bei tokenų kainų išvadas. Zep integruoja su paplitomomis LLM šablonų rėmenimis kaip LangChain ir LlamaIndex bei teikia SDKs populiariausiems kalbų, padedant jų paprastai įsijungti, įeinanti į egzistuojančias agentų staklę.
Kriterijų išskirstymas
- Ilgaamžis pratarmių atmintis
- Automatinė faktų ir žymių atrankos
- Žinočių grafas saugojimas
- Semantiška ir hibridinė ieškovimo sistema
- LangChain ir LlamaIndex integravimas
- Daugiašalių SDK
Coval
Simuliacijų ir vertinimo platforma, skirta testuoti ir įvertinti AI balsinio ir žiūronio agentų, apie kelis kartus reikšminga
Coval yra įrangų ir įvertinimo platforma, skirta komandoms, kurių pagrindinis uždavinys - statyti pokalbių AI agentus, įskaitant tiek garsinį, tiek pokalbio modus. Ji sprendžia dažnai pasitaikančią problemą agentų kūrimo proceso metu: tradicinės vieno elemento testavimo priemonės ir manualūs pozityvi reiškiniai nėra gali įkvėpti neapibrėžtųjų, keliems posimams siejančių agentų sistemų savybių, todėl yra sunku nežinoti, ar pakeitimas pagerina ar iškeičia realaus pasaulyje elgesio. Šio platformos branduolio idėja yra simuliavimas. Niekuomet ne tikėdama ties vien tik stačiakabiškomis atvežimu testų atvežimais, Coval generuoja suartėjusias naudotojo interakcijas, vykiančias agento veikimą daugeliu scenarijų ir kalbų maršrutų. Šie simuliuijami veigiai vėliau gali būti įvertinti pagal nustatytų metrikų ir įžvalgu išlikimo sąlygas, leidžiant komandoms matytis įvertinimai prieš išsiuntimą keičiamų korekcijas ir sučiupti regresijas kai ir agentai bei priklausomybių sprendimai keičiasi. Coval yra pristatytas abiemoms balsinei ir teksto agentuiem, kas yra svarbu, kad balsas prisideda iš naujo – balsų perteikimas į tekstą, trukmės efektai, bei pasikeitimo perimavimo efektai – kuriuos taip pat prideda agento kokybės efektai už pagrindinio kalbos modelio. Kompanija priešpriešingo palyginimo įsigaliojusi tuo, kaip nepriklausomas autokuro komandos naudoja didelės skaičio simuliatorių siekiu patvirtinti elgesį, prieš pradėjus tiesiogine tvarkyme, taip pat taikia ta pati testavimo filosofija mašinai agentams. Savaitine darbe vykdymo srityje, komanda prisijungia prie savo agento, apibrėžia scenarijus ir vertinimo kriterijus, vykdo simuliacijas, ir patvirtina rezultatus per vykdančio proceso metu, kad laiku žyrimų performansi. Tai suteikia galimybių naudoti jį atvirkščiai kintamųjų programavimo metu, taip pat tikrinti ir keičianti testavimą kaip dalį CI stiliaus proceso. Neprieštarstant kartu su kitais produktais šióčiau kategorijoje ir tikruojam praeitosioje trumpoje, produkto kaina, integravimo papildai bei tikslio matavimo diapazonas patinka patikrinti tiesiogai. Komandų turi įvertinti, ar šio modelio simuliavimo scenarijus atitinka savo gamybės rūšiavimo modelį. Produktą skiriant nuo kitų paprastų LLM-evaluavimo priemonių, svarbiausia priežastis yra simuliavimo įverstumas ties keliomis, įvairiais rūšiu susijusių agente, o ne vienos paskyrimo vertinimo.
Kriterijų išskirstymas
- Simuliuojami vartotojo interakcijos, skirti testuoti agentus
- Vertinimo metrikos ir balų srautas per runas
- Parama balsiniam ir tekstinių agentų
- Regressijų detekcija visų agentų versijų metu
- Scenarijų paremtasis testavimas konversacinėse keliuuose
Gretel AI
Platina sintetinis duomenų platforma, generuojanti pavieniams datos užtikrintus privata ir visai pasirinktinai įrašų duomenysis ir mirkančios pasaulyje data.
Gretel AI yra kūrybiškų developerų platforma, kuriai skirta sintetinių duomenų kūrimas tokiems, kad statistiškai atitiktų realių duomenų masyvus, be tokių duomenų eksponavimo, kurie būtų svarbūs savyjai. Komandos norėdama išlikti be kliūčių bei nekontirolėjamas projektų kūrimo, AI bei analitinės sistemų, naudoja Gretel AI, kad užblokuotos duomenų prieigos galimybę neįgalina privatausumo, reguliųjų tikslų ar prieigos atsakomybės dėl nuostolių duomenų, kurie būtų trukdžiusi prieigos. Platforma siūlo API, SDK ir išradimų modelius kartu su priemonėmis vertinti kokybę ir asmeninio duomenų saugumo riziką. Tai remia svarbius scenarijus, tokias kaip trainuojant machine leaninų modelius, papildomąs mažumas besibaigiančią klasę, perduodant duomenis komandų tarpusavyje bei testuojant programinį kodus su realistų, bet artifinalių duomenų įrašus.
Kriterijų išskirstymas
- Generaciniai duomenių modeliai sintetinei tabulinei ir tekstinei duomenų
- Diferencialio privataža ir PII redaktoriaus valdymas
- Kokybės, tikslumo ir privatažos skaitmenų reikšmės ataskaitos
- Python SDK ir REST API integracija
- Privalėtos duomenų modeliai ir nuoseklūs šablonai
- Audių ir savininkuojamųjų vykdytuvų vykdomųjų variantų
Theoriq AI
Atviri protokolas, skirtas kūrimei ir valdymui decentralizuotų AI sistemų su- blockchain
Theoriq AI yra blokchain-orištas protokolius, kuris planuoja mąstoji agentų tinklą tiesioginiu ir perspėtinu būdu. Sujungus decentralizuotą infrastruktūrą su daugkartiniais agentų orkestravimo priemonėmis, jis leidžia programininkams sudaryti specializuotus agentus, kurie gali sudaryti didesnes kolektyvasas ir dalyvauti kompleksiškuose uždaviniuose. Šis protokolas teikia užįstatą valdymą, žinotų vardyną bei incentivizavimo mekanizmus tikslumui, kad agentų elgsenos, pajėgumų bei prisidėjimų gali būti matuojami bei įmantrybės. Tai priežasčių, kad bus galima suklestėti atviris ekosistemas, kurioje trečiojo pusės agentus galima aptikti, vertinti bei integravint tikslumui didesniems srautams. Theoriq siekia konstruktyvus, dirbančius kripto ir AI pasaulio sienoje, įskaitant komandas, kurios sukūrė savarankiškus DeFi strategijas, mokslinius pagalbos asistentes ir kitus agentų vadovaudamos aplikacijas, kurios naudojasi išvengusiu pasitikėjimo koordinacija.
Kriterijų išskirstymas
- Multi-agentų planavimo framework
- Decentralizuotas agentų registraitė ir aptikimo sritis
- Block- chainu reputacijos ir įvertinimo sistema
- Ženklinės incentivijos agentų dalyviams
- Gubernacinės mehanizmai kolektyvines sprendimus rengti
- Kūrėjų priemonės agentų sraptyvus sudaryti