Страница расширения в связке с Cursor: расширяют возможности вашей среды одной установкой. Фильтруйте по темам через меню слева.
Оркестрация GPU-задач как в Kubernetes, но для ИИ: запускайте обучение, инференс и dev-окружения на любом облаке одной командой.
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.
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.
Каталог метаданных с графом данных: линейность пайплайнов, каталог таблиц, теги и глоссарий для всей аналитической инфраструктуры.
Быстрые веб-интерфейсы для ML-моделей: несколько строк Python — и у демо есть сайт с виджетами и API.
Стандартная библиотека для эмбеддингов предложений: сотни готовых моделей и простой API для семантического поиска.
Ультрабыстрый ИИ-шлюз с открытым кодом: единая точка для сотни LLM с кэшем, фолбэками и наблюдаемостью — на edge.
Официальный Python SDK для Gemini API и Vertex AI: мультимодальные запросы, функции, кэширование и живые сессии.
Официальный Python-клиент OpenAI: чат, функции, ассистенты, стриминг и все новые возможности API.
Быстрый сервер инференса LLM от исследователей: RadixAttention для переиспользования кэша и сложные программы генерации.
Дообучение LLM через YAML-конфиг: один файл описывает модель, данные и метод — фреймворк делает всё остальное.
Фреймворк RAG как сервис: загружаете данные любых форматов — получаете готового чат-бота с знаниями через несколько строк кода.
Оптимизированный для LLM краулер: превращает сайты в чистый Markdown, готовый для RAG, за секунды.
Наблюдаемость и эксперименты LLM в одном инструменте: трейсинг, оценки, датасеты и дрифт эмбеддингов.
Открытая платформа трейсинга и оценки LLM от Comet: логи, метрики, плейграунд и самохостинг.
Фреймворк юнит-тестирования LLM-выходов: метрики качества, синтетические данные и CI/CD для промптов и RAG.