Плагины под экосистему OpenAI: расширяют возможности вашей среды одной установкой. Новые позиции добавляются регулярно.
Парсер документов без потерь форматирования: PDF, DOCX, PPTX превращаются в чистый markdown с таблицами и колонтитулами для RAG.
Клиентская библиотека MCP для агентов: подключение любых MCP-серверов к LangChain, CrewAI и собственным агентам парой строк.
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%.
Фреймворк RAG и агентов для корпоративных документов: парсинг тысяч форматов, работа с моделями на CPU и быстрый старт без GPU-кластера.
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.
Фреймворк голосовых ИИ-агентов в реальном времени: телефония, стриминговая речь, прерывания mid-speech и интеграции с Twilio, SIP и вебом.
Память для ИИ: единый API, который запоминает пользовательский контекст — страницы, заметки, диалоги — и подмешивает его в любые LLM-приложения.
Запуск LLM на чём угодно: компиляция моделей под GPU/CPU смартфонов, ноутбуков и браузеров через TVM — локальный инференс без облака.
OpenTelemetry-наблюдаемость для GenAI: одна строка кода покрывает трейсы, токены, стоимость и метрики OpenAI, Anthropic, LangChain и десятков SDK.
Open-source observability для LLM- и агентных приложений: трейсы, оценки, датасеты для evals и промт-менеджмент в одной панели.
Оценка LLM-приложений: 20+ готовых метрик качества — галлюцинации, релевантность, тон, безопасность — с объяснениями и дашбордом.
Единая платформа метаданных с data quality и линейностью: каталог, глоссарий, профилирование таблиц и алерты прямо из коробки.
Низкокодовый AutoML на Python: сравнение десятков моделей, настройка, ансамбли и деплой ML-пайплайнов в несколько строк.
Лёгкий GraphRAG от университета Гонконга: быстрее и дешевле Microsoft GraphRAG, тот же принцип графа знаний поверх векторного поиска.
JavaScript-версия официального SDK OpenAI для агентов: тот же API циклов, guardrails и handoffs — для Node.js и браузерных стеков.
Официальный Python-SDK OpenAI для агентов: передача контекста между рукопожатиями, guardrails, трассировка и handoff между агентами.
Бенчмарк ИИ в соревнованиях по машинному обучению: модель сама строит ML-решения Kaggle-контестов и получает медали.