Best Izvajanje Agentov (2026)
6 min read
Klik na te povezave nam lahko prinese provizijo, vendar to ne vpliva na naše ocene.
Zaklad za kupca, ki predstavlja najboljša orodja za izboljšanje agenta – orodja in okvirji za gradnjo, koordiniranje in vpeljavo samostojnih AI agenov, ki razmerijo, uporabljajo orodja in opravljajo naloge, ki se raztezajo čez več korakov.
Če si kdaj poskusil zgraditi robota za pogovor, ki bi lahko naročil hrano za vas, ali virtualne asistentke, ki bi upravljala vaš kalendar, a so se mu poskusom odvrgali čim le-ta izvedela neka zelo preprosta napaka, potem ste ne samo vi. Problema pri zgraditvi inteligentnih agentov, ki lahko sodelujejo pri rešitvi zapletenih zadatakov, je ta, da za njihovo ustvarjanje potrebujete veliko infrastrukturne opreme, in ta se težko zgradi.
Izbor pravilnega orodja za razvijanje agenata
Ko je vprašanje izbire orodja za gradnjo agenata, sta dva izmed vseh dejavnikov zelo pomembna. Prvo so špice opreme, ki jo želite zgraditi sam. Če si želiš začeti z ničem in zgraditi vse od zgoraj navzdol, boš potreboval orodje, ki vam daje nizkolevelski nadzor nad arhitekturo in komponentami vaših agenatov. Na primer, AutoGen je odprtokodna Python sklop, ki vašim agenskim LLM- aplikacijam omogoči sodelovanje pri rešitvi zadatakov. Ker je zelo idealno izbiranje, če si želiš zgraditi vsako delo z njim sam.
Na drugi strani, če želite usmeriti svojo pozornost le na gradnjo visoko-razenega logike vaših agentov brez, da se boste zanašali na podrobnosti infrastrukture, boste želeli orodje, kar poveže nekatere od teh podrobnosti samo vašemu imenu. Snorkel Flow, primer, je programski platforma za označevanje podatkov, kar vam omogoča, da gradite proizvajalne modele hitreje tako, da se izogneš nekaterim nahujskim deli v označevanju množic podatkov. Je zelo dober izbor, če želite graditi logiko vaših agentov brez, da se zanašate na podrobnosti.
Drugo stvar, ki jih morate še posebej obvesti, je tip agentov, kar želite graditi. Če želite graditi agentov, ki se interagirajo s fizičnim svetom, boste potrebovali orodje, ki povezuje senzorje in aktivatore, in da lahko odrazi kompleksnost real-time procesiranja podatkov. NetX, modulno ekonomska mreža, ki kombinira različice blokenčne infrastrukture s AI zmogljivostmi, naj bi bil dober izbor za to vrsto aplikacije.
Običajne cenovne vzorce in pomanjkljivosti
V zvezi s cenami agentov lahko gradnja orodij postane šibka za navigacijo. Nekatere od njih, kot je Gretel AI, so dovoljene bezplačno za začetek z uporabo in nato začnejo zahtevati plačilo ko vam je treba za vašo storitev. Drugi, kot je DeepOpinion, ponujajo model freemium, tako, da boste dobili nekatera značilnosti brezplačno, vendar morate plačati za dostop do premium značilnosti. In potem so bili drugi, kot je Theoriq AI, ki so bili dovoljene brezplačno za uporabo, a kasneje bodo plačali za podrožne blockchain infrastrukture ko boste pripravljali vaša gradivo.
En ena izmed prvih potencialnih ovir pri razvoju agenca je pretirana marketingova obeščaščinjenja. Ko ustvarjaš komplekse agente, je preprosto lahko izgubiti vidzijo tega, kar je mogoče doseči, vendar je tako lahko težave s tem, da izvoljeno orodje ni v stvarnosti sposobno izpolniti svojih obljub. Preučuj orodja, ki so transparentna o svojih zmogljivostih in omejitvah, ter da imajo jasen sistem podpore pri ugotavljanju, če se stvari zaskrbljujejo.
Razvoj Agenca v Praksi
Kako se zato razvija agent v praksi? Lahko si prižgemo primer z gradnjo jedrskega chatbota, ki lahko naroči hrano po vaših potrebah.
Razvijalci s AutoGenom lahko postavili osnovo za chatbot, in sicer uporabili Snorkel Flow za označevanje seštevkom podatkov za treniranje njihovega LLM. Potem lahko uporabili orodje, kot je Zep AI Memory, da se ustvari dolgoprimerno pametenjsko slojev, ki dovoljuje chatbot-u prepoznavanje prejšnjih razprav in spreminjanje v primeru spreminjanja uporabniških preferenc.
Ko prideš do tega, da lahko uporabiš chatbota, lahko uporabili orodje, kot je Pdf Redaction, da izberejše zgoščenke, ki vsebujejo oblikovano podatke in izpišete obvezne informacije, in sicer lahko uporabili orodja kot je Gretel AI za generiranje sintetičnih podatkov, ki odražajo realne podatke, in ki lahko pomagala pri preizkušanju in fine-tuniranju chatbeta v varnosti in zasebnosti.
# Kak izkoriščite najbolje svoje posredniške razvijaške moči Priporočljivo je, da se osredotočite na gradnjo višjega ravni logike svojih agentov, namesto da se potopite v podrobnosti infrastrukture. Drugim se je izbrati orodja, ki so transparentna o svojih zmožnostih in omejitvah, in ki imajo čisto podporo strukture v mahu. In tretje, nisem bilo čudno, ko eksperimentirajte in skušajte nove stvari, tudi če to pomeni, da se odločite za rizika in se soočite s možnostjo neuspelosti. Z dobrimi orodji in jasno strategijo lahko zgradite znanstvene agenti, ki lahko rešijo čim zapleteneje probleme in ki lahko prinesajo veliko pomena v življenju ljudem.
# Začetni koraki pri izbiranju osebjeviške platforme ### 3 ključne stvari za razumevanje osebjeviške platforme - Naloga in prednosti platforme: Gledevalec platforme lahko rešuje različne naloge, od podpora pogovor v realnem času do analize vodenja biznisa. Priporočljivo je izbrati platforme, ki lahko ustrezajo vašim naložbam in prednostam.
Zmožnosti osebjeviške platforme - Podpora za različne pogovorne razrede: Gledevalec platforme lahko podpira različne pogovorne razrede, kot so zunanji pogovor, notranji pogovor in vodenje pogovora. Odločenje za platformo, ki podržuje vse pogovorne razrede, bo sčasoma omogočilo bolj fleksibilna vodenja različnih zadev. - Dobra platforma za zunanji pogovor: Gledevalec platforme lahko izvrši zadnje podlage zunanji in notranji pogovor. Naloga vodenja pogovora lahko rešimo s platformami, ki lahko vodenje pogovora podpirajo.
Kateri je najboljši pogovorno razred za vaše ciljne skupine #### Začeljite z razumevanjem vaše ciljne skupine Začneli z razumevanjem vaše ciljne skupine lahko bomo odločil, kateri pogovorni razred bi izbral za naše platformo. Gledevalec platforme lahko reši pogovore s katerikorakoli skupina, in sicer priporočljivo je izbrati platformo, ki lahko se ustrezno prilagode v vašo ciljno skupino.
Kaj vaša ciljna skupina dela v pogovorih Priporočljivo je razumeti vaše ciljno skupino. Gledevalec lahko reši nalogo razumevanja in analiziranja ciljne skupine pri delu s katerikorakoli pogovorno razreda. Odločenje za platformo, ki lahko razumejo ciljno skupino, bo sčasoma omogočilo bolj učinkovite vodenje različnih zadev.
Kateri je najboljši pogovorni razred za naše ciljnega uporabnika # Osebjeviška platforma in razumevanje uporabnikov Osebjeviška platforma lahko rešuje različne naloge na področju razumevanja uporabnikov. Gledevalec lahko analizira uporabnikove različnike, razume osebnost uporabnika, razume njegove preferenca in razume njegove ciljne skupine. Priporočljivo je izbrati platformo, ki lahko ustrezno razume vse tipe različnike in razume vse uporabniške osebnost.
# Začetni koraki pri izbiranju osebjeviške platforme ### 3 ključne stvari za razumevanje osebjeviške platforme - Naloga in prednosti platforme: Gledevalec platforme lahko rešuje različne naloge, od podpora pogovor v realnem času do analize vodenja biznisa. Priporočljivo je izbrati platforme, ki lahko ustrezajo vašim naložbam in prednostam.
Zmožnosti osebjeviške platforme - Podpora za različne pogovorne razrede: Gledevalec platforme lahko podpira različne pogovorne razrede, kot so zunanji pogovor, notranji pogovor in vodenje pogovora. Odločenje za platformo, ki podržuje vse pogovorne razrede, bo sčasoma omogočilo bolj fleksibilna vodenja različnih zadev. - Dobra platforma za zunanji pogovor: Gledevalec platforme lahko izvrši zadnje podlage zunanji in notranji pogovor. Naloga vodenja pogovora lahko rešimo s platformami, ki lahko vodenje pogovora podpirajo.
Kateri je najboljši pogovorno razred za vaše ciljne skupine #### Začeljite z razumevanjem vaše ciljne skupine Začneli z razumevanjem vaše ciljne skupine lahko bomo odločil, kateri pogovorni razred bi izbral za naše platformo. Gledevalec platforme lahko reši pogovore s katerikorakoli skupina, in sicer priporočljivo je izbrati platformo, ki lahko se ustrezno prilagode v vašo ciljno skupino.
Kaj vaša ciljna skupina dela v pogovorih Priporočljivo je razumeti vaše ciljno skupino. Gledevalec lahko reši nalogo razumevanja in analiziranja ciljne skupine pri delu s katerikorakoli pogovorno razreda. Odločenje za platformo, ki lahko razumejo ciljno skupino, bo sčasoma omogočilo bolj učinkovite vodenje različnih zadev.
Kateri je najboljši pogovorni razred za naše ciljnega uporabnika ### Razumevanje in analiza podatkov o uporabnikih Gledevalec platforme lahko analizira podatke o uporabnikih in razumi njihove osebnosti. Razumevanje in analiza podatkov o uporabnikih lahko pomaga pri ugotavljanju njihovih prednosti in omejitve ter pri izdelovanju bolj učinkovite ciljne razprave.
Uporaba osebjeviške platforme za analizo uporabnikov Gledevalec platforme lahko rešuje nalogo razumevanja uporabnikov in njihovih osebnosti. Odločenje za platformo, ki lahko razumejo in analizirajo uporabnike, bo sčasoma omogočilo bolj učinkovite vodenja različnih zadev. Gledevalec lahko rešimo različne naloge na področju razumevanja uporabnikov, od zunanji pogovor do analize podatkov.
Izvajanje Agentov v številkah
Cenovni miks
Best Izvajanje Agentov (2026)
- 1
LangGraph StudioVizualno IDE za gradnjo, odpravljanje napak in pregledovanje delovnih tokov agentov LangGraph5.0 (5) - 2
BrainSoupZgradite prilagojene AI agente, ki avtomatizirajo naloge in tokove z naravnim jezikom.5.0 (4) - 3
Letta AIOpen-source platforma za gradnjo AI agentov z notranjim stanjem, dolgoročnim pomnilnikom in naprednim razmišljanjem.5.0 (4) - 4
Snorkel FlowProgramska označitev podatkov in platforma za razvoj AI za hitrejše ustvarjanje produkcijskih modelov.4.8 (5) - 5
NetXModularno gospodarsko omrežje, ki združuje blockchain infrastrukturo z AI zmogljivostmi.4.8 (5) - 6
Theoriq AIDecentraliziran protokol za gradnjo in upravljanje več-agentnih AI sistemov na verigi4.8 (5) - 7
BotpressCelostna platforma za gradnjo, uvajanje in upravljanje AI agentov in klepetalnih robotov.4.8 (5) - 8
LangSmithPlatforma za opazovanje, ocenjevanje in odpravljanje napak LLM aplikacij od ekipe LangChain4.8 (5) - 9
Gretel AIPlatforma sintetiziranih podatkov za ustvarjanje varnih za zasebnost, AI-pripravljenih podatkovnih zbirk, ki odsevajo realne podatke.4.8 (4) - 10
Zep AI MemorySloj dolgoročnega pomnilnika za AI agente in LLM aplikacije4.8 (4)
LangGraph Studio
Vizualno IDE za gradnjo, odpravljanje napak in pregledovanje delovnih tokov agentov LangGraph
LangGraph Studio je specializirano razvojno okolje, zasnovano za inženirje, ki gradijo agentne aplikacije na vrhu LangGraph frameworka. Omogoča vizualni vmesnik za preiskovanje grafične strukture, sledenje poti izvajanja in razumevanje, kako agenti premikajo med vozli, orodji in stanjih. Poleg vizualizacije studio ponuja interaktivne funkcije razhroščevanja, kot na primer urejanje stanja, ponovitev iz posrednih korakov in živim interakcijo s trenutno delujočimi agenti. S tem je lažje diagnosticirati zanke, napake klicev orodij in nepričakovano vejno vedenje, ki se pogosto pojavljajo v večkorak LLM potekih. Integrira se z LangSmith za sledenje in opazovanje, kar ekipam nudi enoten način za razvoj, testiranje in iteriranje zapletenih agentskih sistemov, preden jih vstavijo v proizvodnjo.
- Interaktivna vizualizacija grafov
- Zagon, ponovitev in razvejanje izvodov agentov
- Pregledovanje stanja in ročno urejanje
- Vmesnik za neposredno klepetanje za testiranje agentov
- Integracija s sledljivostjo LangSmith
- Možnosti lokalne in gostujoče distribucije
BrainSoup
Zgradite prilagojene AI agente, ki avtomatizirajo naloge in tokove z naravnim jezikom.
BrainSoup je platforma za ustvarjanje in upravljanje po meri prilagojenih AI agentov z uporabo navodil v naravnem jeziku. Namesto pisanja kode uporabniki opišejo, kaj naj agent naredi, in BrainSoup usklajuje osnovne modele, orodja in integracije za izvajanje dela. Agentom lahko dodelijo specifične vloge, omogočijo dostop do datotek in virov podatkov ter jih povežejo z zunanjimi storitvami za obravnavo ponavljajočih se nalog, kot so raziskovanje, obdelava dokumentov, komunikacija in avtomatizacija delovnih tokov. Več agentov lahko sodelujejo, kar uporabnikom omogoča zgraditi majhne ekipe specializiranih pomočnikov za bolj zahtevne projekte. BrainSoup je namenjen strokovnjakom, ekipam in naprednim uporabnikom, ki želijo izpustiti ponavljajoče se naloge znanja in prilagajati AI obnašanje brez gradnje infrastrukture od začetka.
- Kreiranje prilagojenih AI agentov
- Navodila za naloge v naravnem jeziku
- Delovni tokovi z več agenti
- Integracija datotek in virov podatkov
- Avtomatizacija ponavljajočih se nalog
- Konfiguracija agentov po vlogah
Letta AI
Open-source platforma za gradnjo AI agentov z notranjim stanjem, dolgoročnim pomnilnikom in naprednim razmišljanjem.
Letta AI je odprtokodna platforma, zasnovana za ustvarjanje AI agentov z zadrževanjem stanja. Ti agenti so opremljeni z dolgoročnim spominom in naprednimi sposobnostmi razmišljanja. Platforma razvijalcem omogoča gradnjo AI agentov, ki lahko ohranijo spomin na prejšnje interakcije, kar omogoča bolj zapletene in kontekstno zavzete procese odločanja. To je še posebej uporabno za aplikacije, ki zahtevajo, da agenti izkušnje sčasoma pridobivajo in svoje odgovore ustrezno prilagajajo. Letta AI se osredotoča na razvijalce in raziskovalce, ki so zainteresirani za ustvarjanje naprednih AI agentov za različne aplikacije, od storitev za stranke do bolj zapletenih nalog reševanja problemov. Z zagotavljanjem dolgoročnega spomina in naprednega razmišljanja Letta AI omogoča razvoj AI agentov, ki lahko obravnavajo širok spekter nalog z višjim stopnjo avtonomije in inteligence.
- AI agenti z notranjim stanjem
- Dolgoročen pomnilnik
- Napredno razmišljanje
Snorkel Flow
Programska označitev podatkov in platforma za razvoj AI za hitrejše ustvarjanje produkcijskih modelov.
Snorkel Flow je poslovna platforma za programni razvoj podatkov, ki ekipam omogoča označevanje, urejanje in izboljševanje podatkov za treniranje z uporabo funkcij označevanja namesto, da bi se zanašale le na ročno anotacijo. S kodaifikacijo strokovnega znanja v ponovno uporabne heuristike pospešuje pot od surovih podatkov do produkcijskih AI modelov. Platforma združuje šibko nadzor, treniranje modelov in analizo napak v enoten delovni tok, kar podatkovnim znanstvenikom in strokovnjakom omogoča skupno iteracijo na podatkovnih naborih in modelih. Podpira različne primere uporabe, vključno z klasifikacijo dokumentov, izvajanjem informacij ter finim nastavljanjem osnovnih modelov za podjetniške aplikacije.
- Programska označitev z funkcijami označevanja
- Šibko nadzorovanje in agregacija oznak
- Vgrajeno treniranje in vrednotenje modelov
- Orodja za analizo napak in rezanje podatkov
- Podpora za fino nastajanje osnovnih modelov
- Orodja za sodelovanje za mala in srednje velika podjetja ter podatkovne znanstvenike
NetX
Modularno gospodarsko omrežje, ki združuje blockchain infrastrukturo z AI zmogljivostmi.
NetX je modularno gospodarsko omrežje, zasnovano za združevanje tehnologij blockchain in AI v enoten okvir. Njegova arhitektura omogoča razvijalcem in organizacijam, da vstavijo komponente za decentralizirane transakcije, izmenjavo podatkov in AI‑pogonjene storitve, ter podpira širok spekter primerov uporabe v digitalnih gospodarstvih. Platforma si prizadeva povezati tradicionalno funkcionalnost blockchaina z delovnimi tokovi strojnega učenja, kar omogoča tokenizirane spodbude, avtomatizacijo pametnih pogodb in AI‑podprto analitiko, da delujejo v istem ekosistemu. To jo naredi primerno za ekipe, ki razvijajo Web3 aplikacije in potrebujejo inteligentno obdelavo ali odločanje, ki temelji na podatkih. Z izpostavljanjem modularnosti NetX želi ponuditi razvijalcem fleksibilnost pri sestavljanju svojega sklada, pri čemer lahko izberejo blockchain, AI in ekonomske primitive, ki ustrezajo potrebam njihovega projekta.
- Modularni omrežni komponenti
- Sloj integracije blockchaina
- Združljivost AI storitev
- Podpora pametnim pogodbam
- Tokenizirane ekonomske primitive
- Orodja, usmerjena k razvijalcem
Theoriq AI
Decentraliziran protokol za gradnjo in upravljanje več-agentnih AI sistemov na verigi
Theoriq AI je protokol, ki temelji na blockchainu, zasnovan za koordinacijo omrežij AI agentov na transparenten in overjan način. S kombiniranjem decentralizirane infrastrukture z multi-agent orkestracijo omogoča razvijalcem sestavljanje specializiranih agentov v večje kolektive, ki lahko sodelujejo pri kompleksnih nalogah. Protokol zagotavlja upravljanje na verigi, sledenje uglednosti in mehanizme spodbude, s čimer se lahko merijo in nagrajujejo vedenje, učinkovitost ter prispevki agentov. To omogoča gradnjo odprtih ekosistemov, kjer agenti tretjih oseb lahko odkrijejo, ocenijo in se integrirajo v širše delovne tokove. Theoriq cilja na graditelje, ki delajo na prehodu kriptovalut in umetne inteligence, vključno s skupinami, ki ustvarjajo avtonomne DeFi strategije, raziskovalne asistente in druge aplikacije, ki jih vodijo agenti ter izkoriščajo koordinacijo z minimalnim zaupanjem.
- Okvir za orkestracijo multi-agentov
- Decentralizirana registracija agentov in iskanje
- Sistem reputacije in ocenjevanja na verigi
- Tokenizirani spodbujevalni sistemi za prispevke agentov
- Mehanizmi upravljanja za kolektivno odločanje
- Razvojna orodja za sestavljanje tokov agentov
Botpress
Celostna platforma za gradnjo, uvajanje in upravljanje AI agentov in klepetalnih robotov.
Botpress je razvojna platforma za ustvarjanje pogovornega AI agenta, ki ga poganjajo veliki jezikovni modeli. Omogoča vizualni graditelj tokov, SDK in integracije z priljubljenimi komunikacijskimi kanali, s čimer ekipam omogoča zasnovo agentov, ki lahko vodijo naravne pogovore, kličejo API-je in izvajajo večkorakove naloge. Platforma združuje low-code orodja z bolj poglobljenimi možnostmi prilagajanja, tako da lahko ne-tehnični uporabniki kot tudi razvijalci sodelujejo na istem projektu. Funkcije, kot so knowledge bases, analytics in human handoff, jo naredijo primerno za uporabo v produkciji, na primer v podpornem delu strank, generiranju potencialnih strank in notranji avtomatizaciji. Botpress nudi brezplačen nivo za eksperimentiranje in plačljive načrte, ki se prilagajajo obsegu uporabe, poleg tega pa ima odprtokodno skupnostno izdajo za samostojno gostovanje.
- Urejevalnik pogovornih tokov z vlečenjem in spuščanjem
- Agenti, opremljeni z LLM, s podporo za uporabo orodij
- Uvajanje baze znanja iz dokumentov in URL-jev
- Razširitev na več kanalov (web, WhatsApp, Slack, ipd.)
- Analitika in spremljanje pogovorov
- Prenos na človeško vlogo in skupinsko sodelovanje
LangSmith
Platforma za opazovanje, ocenjevanje in odpravljanje napak LLM aplikacij od ekipe LangChain
LangSmith je razvojna platforma, zgrajena s strani ekipe za LangChain, ki pomaga ekipam slediti, testirati, ocenjevanju in spremljati aplikacije, ki delujejo z velikimi jezikovnimi modeli. Medtem ko se tesno integrira z okviri LangChain in LangGraph, je okvir-agnostična in lahko oprema katerokoli LLM aplikacijo prek svojih SDK in API. Njena osrednja naloga je nasloviti inherentno nepredvidljivost sistemov, ki temeljijo na LLM-ih, kjer izpisi niso deterministični in napake lahko so subtilne, tako da razvijalcem omogoči vpogled v to, kaj njihovi verigi, agenti in prompti dejansko delujejo med izvajanjem. Platforma se osredotoča na sledenje: vsaka izvedba aplikacije ustvari detajni, gnezdeni sled, ki prikazuje vsak korak, vključno z poslani prompti, odgovori modelja, uporabo tokenov, latencijo, klici orodij in posrednimi izidi. To olajša odklapljanje zapletenih agentov z več koraki in pipeline pridobitve nadgrajenega generiranja, kjer je vir slabe odgovora lahko zakopan nekaj plasti globoko. Razvijalci lahko pregledajo posamezne sledi, filtrirajo in iščejo po zagonih ter se poglobijo v natančne vhodne in izhodne podatke na vsaki vozlišču. LangSmith prav tako nudi orodja za ocenjevanje, ki merijo kakovost aplikacije. Ekipe lahko zgradijo nabor podatkov iz produkcijskih sledov ali kuriranih primerov, zaženejo svojo aplikacijo proti tem naborom podatkov in ocenijo izpisane rezultate z uporabo vgrajenih ocenjevalcev, preverjanj na podlagi kode ali pristopov LLM-as-judge. To podpira regresijsko testiranje, ko se spremenijo pozivi ali modeli, in pomaga kvantificirati, ali spremembe dejansko izboljšajo rezultate, namesto z zanašanjem na intuicijo. Za proizvodno uporabo nudi nadzorne nadzorne plošče, ki spremljajo metrike, kot so odložitev, stroški, stopnje napak in povratne informacije skozi čas, poleg možnosti zbiranja človeške povratne informacije in uporabniških oznak. Komponenta za upravljanje z prompti in playground omogoča ekipam iteriranje in različiciranje promptov ter primerjavo izhodov modelov ob strani. LangSmith je namenjen predvsem razvijalcem in ekipam, ki pošiljajo funkcije LLM in potrebujejo prehod od ad hoc debugiranja z izpisnimi stavki k sistematični opaznosti in ocenjevanju. Njegova glavni prednost je globina integracije z ekosistemom LangChain ter enoten delovni tok, ki povezuje sledenje (tracing), podatkovne nize (datasets) in ocenjevanje. Pošteni kompromisi vključujejo, da najbogatejše izkušnje predvidevajo, da ste udobni v svetu LangChain/LangGraph, da je ocenjevanje na osnovi LLM samega po sebi nepopolno in zahteva skrbno zasnovo, in da gre za gostovan komercialni izdelek z ceno, ki je odvisna od uporabe, čeprav obstajajo možnosti samostojnega gostovanja za nekatere načrte. Tekmuje z drugimi orodji za opaznost LLM, kot so Langfuse, Helicone, Arize Phoenix in Weights & Biases Weave.
- Izvajanje sledenja korak po koraku z vhodnimi, izhodnimi podatki in porabo tokenov
- Ustvarjanje nabora podatkov in avtomatsko ocenjevanje
- Vgrajeni, na kodi osnovani in LLM-as-judge ocenjevalci
- Nadzorni pultovi za proizvodnjo
- Zbiranje človekovega povratne informacije in anotacij
- Upravljanje promptov, različčenje in igrališče
Gretel AI
Platforma sintetiziranih podatkov za ustvarjanje varnih za zasebnost, AI-pripravljenih podatkovnih zbirk, ki odsevajo realne podatke.
Gretel AI je platforma, namenjena razvijalcem, za ustvarjanje sintetičnih podatkov, ki statistično podoben resničnim zbirkam podatkov, brez razkrivanja občutljivih informacij. Ekipa ga uporablja, da odklene projekte umetne inteligence in analize, ko je dostop do produkcijskih podatkov omejen zaradi zasebnosti, skladnosti ali omejitev razpoložljivosti. Platforma nudi API-je, SDK-je in pripravljene modele za generiranje tabelarnih, besedilnih in časovnih podatkov, poleg orodij za ocenjevanje kakovosti in tveganja zasebnosti. Podpira pogoste primere uporabe, kot so usposabljanje modelov strojnega učenja, dopolnjevanje manj zastopanih razredov, deljenje podatkov med ekipami in testiranje programske opreme z realistično, a umetno ustvarjenimi zapisi.
- Generativni modeli za sintetizirane tabelarne in besedilne podatke
- Differential privacy in nadzor redakcije PII
- Poročila o kakovosti, natančnosti in oceni zasebnosti
- Python SDK in REST API integracija
- Predtrenirani modeli in prilagodljivi predlogi
- Oblačne in samostojne možnosti implementacije
Zep AI Memory je storitev spomina, usmerjena v razvijalce, ki omogoča AI agentom trajen, strukturiran dostop do informacij med pogovori in sejmami. Zaznava zgodovino klepetov, izpostavlja ključne dejstva in jih organizira v graf znanja, tako da agenti na zahtevo lahko pridobijo relevanten kontekst, namesto da bi celotno zgodovino vnešali v pozive. Platforma upravlja z povzemanjem, izvajanjem entitet in semantičnim iskanjem prek preprostega API-ja, kar ekipam omogoča dodajanje vzdrževane pomnilnosti k klepetalnim robotom, kopilotom in avtonomnim agentom brez gradnje lastne infrastrukture za iskanje. Je zasnovana za rast z obremenitvami v produkciji in hkrati ohranja predvidljivost velikosti pozivov ter stroškov tokenov. Zep se povezuje z običajnimi LLM okvirji, kot sta LangChain in LlamaIndex, in ponuja SDK-je za priljubljene jezike, kar omogoča enostavno vstavljanje v obstoječe agent stack-e.
- Dolgočasni pogovorni pomnilnik
- Samodejno izvlečenje dejstev in entitet
- Shranjevanje grafa znanja
- Semantično in hibridno iskanje
- Integracije z LangChain in LlamaIndex
- SDK-ji v več jezikih
Prebrskaj vseh 25 orodij Izvajanje Agentov
Popoln imenik, ki ga je mogoče preiskovati — razvrščen po ocenah resničnih uporabnikov.
