Промты, MCP-серверы, скиллы, плагины, хуки и агенты для Claude Code, Kimi, DeepSeek, ChatGPT и других ИИ.
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.
Фреймворк RAG и агентов для корпоративных документов: парсинг тысяч форматов, работа с моделями на CPU и быстрый старт без GPU-кластера.
Бесплатный курс Microsoft по ИИ-агентам: 10 уроков от основ до планирования, памяти и мультиагентных систем — с кодом на Python.
Официальный сборник рецептов Google Gemini: от первого запроса до агентов, видеоанализа и поиска — готовые ноутбуки с пояснениями.
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.
Популярная китайская платформа знаний на LangChain: локальная база знаний, чат с документами и агенты поверх собственных моделей.
Графический инструмент дообучения LLM: fine-tuning и RLHF в веб-интерфейсе, экспорт в Hugging Face и локальные форматы без единой строки кода.
Автоматический аудит данных: находит ошибочные метки, дубликаты и выбросы в датасетах — типичные данные становятся чище без ручной проверки.
Автономные агенты разметки от создателей Label Studio: агент учится размечать данные по вашим примерам и доводит качество до заданной планки.
Автоматическая разметка датасетов LLM: несколько строк кода превращают сырые данные в размеченные — с оценкой точности каждой метки.
Простая open-source разметка текстов: классификация, выделение сущностей, машинный перевод и речевая разметка для команд любого размера.
Платформа разметки данных для LLM: совместная работа людей и моделей над данными — от сырых текстов до RLHF-датасетов для дообучения.
Превращает FastAPI-приложение в MCP-сервер одной строкой: все эндпоинты становятся инструментами для Claude, Cursor и других клиентов.