Безопасное исполнение Python-кода из MCP-инструментов от создателей Pydantic: изолированная песочница для кода, который генерируют агенты.
Клиентская библиотека MCP для агентов: подключение любых MCP-серверов к LangChain, CrewAI и собственным агентам парой строк.
MCP-сервер для YouTube: субтитры и метаданные роликов доступны ИИ-ассистенту — смотреть видео теперь можно в диалоге.
MCP-сервер Firecrawl: превращение сайтов в чистый markdown для LLM — скрапинг, краулинг и поиск по сайтам одним вызовом инструмента.
Официальный MCP-сервер MongoDB: схемы коллекций, запросы, агрегации и мониторинг базы данных из ИИ-ассистентов.
Официальный MCP-сервер GitHub: репозитории, issues, пулл-реквесты, кодовый поиск и Actions — прямо из Claude, Cursor и других клиентов.
Официальный MCP-сервер Cloudflare: управление Workers, KV, R2, D1 и аналитикой из ИИ-клиентов — инфраструктура голосом или промтом.
Практический курс DataTalksClub по LLM в продакшне: RAG, векторные базы, оценка качества, потоковые ответы и мониторинг реальных систем.
Практический курс DataTalksClub по классическому ML: регрессия, классификация, деревья, бустинг, deep learning и деплой — с проектом в конце.
Официальный курс Hugging Face по ИИ-агентам: от мысленных схем и инструментов до RAG, мультиагентных систем и финального испытания.
Официальный курс Hugging Face по мелким языковым моделям: дообучение SmolLM на своих данных, квантование и запуск на устройствах.
Мост между MCP и LangChain/LangGraph: любой MCP-сервер становится набором инструментов для ваших агентов за пару строк.
Кэш для LLM-запросов: похожие вопросы отдаются из кэша за копейки — снижение задержки и расходов на API до 90%.
Векторное расширение PostgreSQL: храните эмбеддинги в привычной базе рядом с данными — без отдельной векторной СУБД.
Бесплатный курс Microsoft по ИИ-агентам: 10 уроков от основ до планирования, памяти и мультиагентных систем — с кодом на Python.
Фреймворк RAG и агентов для корпоративных документов: парсинг тысяч форматов, работа с моделями на CPU и быстрый старт без GPU-кластера.
Открытый стандарт обмена нейросетями: обучили в PyTorch — развернули где угодно. Общий формат графов моделей для всех фреймворков.
Тулкит Intel для оптимизации и деплоя нейросетей: ускорение инференса на CPU, GPU и NPU — от Llama до детекторов объектов.
Песочница исполнения кода для ИИ-агентов: безопасный запуск Python в облачных микровиртуалках с передачей результатов, файлов и графиков.
Открытый чат-бот для разработчиков от Ant Group: работа с кодовыми репозиториями, веб-поиск и мультиагентные сценарии в одном интерфейсе.