Плагины для Claude Code: расширения, хуки и интеграции — от подсветки кода до работы с внешними сервисами.
Открытая модель MiniMax с контекстом миллион токенов: первая массовая LLM с lightning attention, сильна в длинном рассуждении и коде.
API скрапинга для LLM-приложений: превращает любой сайт в чистый markdown, краулит целиком и извлекает структурированные данные по схеме.
Фреймворк глубоких агентов от LangChain: планирование через to-do, виртуальная файловая система и субагенты для задач, требующих часов работы.
Инструменты Stripe для ИИ-агентов: платежи, подписки, счета и возвраты через единый API — агенты могут продавать и выставлять счета.
Открытый тулкит речевых технологий: ASR, TTS, перевод речи, диаризация и диалог — всё в одном исследовательском фреймворке.
Парсер документов без потерь форматирования: PDF, DOCX, PPTX превращаются в чистый markdown с таблицами и колонтитулами для RAG.
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.
Фреймворк RAG и агентов для корпоративных документов: парсинг тысяч форматов, работа с моделями на CPU и быстрый старт без GPU-кластера.
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.
Превращает FastAPI-приложение в MCP-сервер одной строкой: все эндпоинты становятся инструментами для Claude, Cursor и других клиентов.
Память для ИИ: единый API, который запоминает пользовательский контекст — страницы, заметки, диалоги — и подмешивает его в любые LLM-приложения.
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.
Каталог метаданных с графом данных: линейность пайплайнов, каталог таблиц, теги и глоссарий для всей аналитической инфраструктуры.
Низкокодовый AutoML на Python: сравнение десятков моделей, настройка, ансамбли и деплой ML-пайплайнов в несколько строк.
Агент глубокого поиска по своим данным от создателей Milvus: раскладывает вопрос на подзапросы, ищет в векторной БД и синтезирует развёрнутый ответ со ссылками.
Лёгкий GraphRAG от университета Гонконга: быстрее и дешевле Microsoft GraphRAG, тот же принцип графа знаний поверх векторного поиска.