12 лучших фреймворков для создания агентов искусственного интеллекта в 2025 году

В этом руководстве вы узнаете:

• Понять, что такое фреймворки для агентов искусственного интеллекта
• Узнайте о ключевых факторах, которые необходимо учитывать при оценке этих библиотек
• Изучите лучшие фреймворки для создания агентов искусственного интеллекта
• Сравните эти инструменты в наглядной сводной таблице

Давайте погрузимся!

Что такое каркас агента искусственного интеллекта?

Фреймворки для агентов ИИ – это инструменты, которые упрощают создание, развертывание и управление автономными агентами ИИ. В данном контексте агент ИИ – это программный объект, который воспринимает окружающую среду, обрабатывает информацию и предпринимает действия для достижения определенных целей.

Эти фреймворки предлагают готовые компоненты и абстракции, помогающие разработчикам создавать агентов на базе ИИ – как правило,с использованием LLM. Они поддерживают мощные системы, способные воспринимать входные данные, обрабатывать информацию и принимать решения.

Ключевыми характеристиками этих инструментов являются архитектура агентов, управление памятью, оркестровка задач и интеграция инструментов.

Аспекты, которые следует учитывать при выборе лучшего фреймворка для создания агентов искусственного интеллекта

При сравнении лучших фреймворков для ИИ-агентов следует учитывать следующие основные элементы:

• Репозиторий: Ссылка на кодовую базу инструмента, где вы можете найти всю необходимую информацию.
• Язык программирования: Язык, на котором разработана библиотека и распространяется в виде пакета.
• Разработано: Команда или компания, создавшая инструмент.
• Звезды GitHub: Количество звезд, полученных репозиторием, указывающее на его популярность.
• Возможности: Список возможностей, предлагаемых фреймворком.
• Поддерживаемые модели: Список моделей ИИ или провайдеров, с которыми интегрируется инструмент.

“Фреймворки ИИ – это новая среда выполнения для интеллектуальных агентов, определяющая их мышление, действия и масштабирование. Обеспечение этих фреймворков веб-доступом в режиме реального времени и надежной инфраструктурой данных позволяет разработчикам создавать более умные, быстрые и готовые к производству системы ИИ”. – Ариэль Шульман, директор по продуктам Bright Data

Лучшие фреймворки для создания агентов искусственного интеллекта

Ознакомьтесь со списком лучших фреймворков для создания агентов искусственного интеллекта на рынке, отобранных на основе представленных ранее критериев.

Примечание: приведенный ниже список – это не рейтинг, а скорее подборка лучших фреймворков для ИИ-агентов. Каждый инструмент подходит для конкретных случаев использования и сценариев.

AutoGen

AutoGen – это поддерживаемый Microsoft фреймворк для создания автономных или управляемых человеком мультиагентных систем искусственного интеллекта. Он предоставляет гибкие API, инструменты разработчика и графический интерфейс без кода (AutoGen Studio) для прототипирования, запуска и оценки агентов ИИ. Эти агенты могут выполнять такие задачи, как просмотр веб-страниц, выполнение кода, рабочие процессы на основе чата и многое другое. Он поддерживает экосистемы Python и .NET.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python, .NET

👨‍💻 Разработано компанией: Microsoft

⭐ Звезды GitHub: 43.1k+

⚙️ Особенности:

• Межъязыковая поддержка Python и .NET
• Поддержка автономных и человеческих агентов в контуре
• Поддержка графического интерфейса с помощью AutoGen Studio
• Многоуровневая расширяемая архитектура для гибкости
• API ядра, API AgentChat и API расширений
• Встроенная поддержка агентов просмотра веб-страниц через Playwright
• Мультимодальные агенты для задач, связанных с автоматизацией браузера и взаимодействием с пользователем
• Поддержка группового чата по кругу для организации работы команд агентов
• Условия завершения позволяют агенту завершать чат на основе пользовательских правил
• Включает инструменты для бенчмаркинга с помощью AutoGen Bench
• Богатая экосистема инструментов, пакетов и агентов, созданных сообществом

🧠 Поддерживаемые модели: OpenAI, Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Anthropic (экспериментальная поддержка), Ollama (экспериментальная поддержка), Gemini (экспериментальная поддержка) и Semantic Kernel Adapter

LangChain

LangChain – это Python-фреймворк с открытым исходным кодом для создания мощных, готовых к производству приложений и агентов с использованием LLM. Он упрощает разработку ИИ, позволяя объединять модульные компоненты и сторонние интеграции. LangChain помогает вам быстро двигаться и адаптироваться по мере развития технологий ИИ благодаря гибкому, перспективному дизайну и обширной экосистеме.

Набор инструментов включает в себя LangGraph –низкоуровневый оркестровый фреймворк для создания управляемых агентов ИИ с состоянием.

Узнайте, как интегрировать веб-скрепинг в рабочие процессы LangChain.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python

👨‍💻 Разработано: Сообщество

⭐ Звезды GitHub: 106k+

⚙️ Особенности:

• Возможность легко заменять языковые модели, источники данных и другие компоненты
• Возможность подключения языковых моделей к различным источникам данных с помощью интуитивно понятного высокоуровневого API
• Инструменты для уточнения подсказок, чтобы направлять языковые модели и получать более точные результаты
• Поддержка в разработке систем RAG
• Модули памяти, позволяющие языковым моделям сохранять информацию о прошлых взаимодействиях
• Инструменты для развертывания и мониторинга языковых моделей
• Высокая степень адаптации и гибкости благодаря модульной конструкции
• Высокая масштабируемость и гибкость
• Исчерпывающая документация с множеством примеров

🧠 Поддерживаемые модели: OpenAI, Google, Hugging Face, Azure, AWS, Anthropic и другие

OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK (ранее известный как OpenAI Swarm) – это готовый к производству фреймворк для построения многоагентных рабочих процессов ИИ. Он предоставляет минимальный набор примитивов:

• Агенты: LLM, снабженные инструкциями и инструментами.
• Передачи: Позволяет агентам делегировать другим агентам выполнение определенных задач.
• Защитные ограждения: Проверка входных данных, передаваемых агентам.

OpenAI Agents SDK создан с учетом простоты и гибкости. Он поддерживает сложные сценарии использования, включает встроенную трассировку и оценку, а также полностью интегрирован с Python.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python

👨‍💻 Разработано компанией: OpenAI

⭐ Звезды GitHub: 8.6k+

⚙️ Особенности:

• Готовый к производству и легкий SDK для создания агентских приложений ИИ
• Позволяет агентам делегировать задачи другим агентам
• Защитные рельсы проверяют вводимые агентом данные и обеспечивают соблюдение ограничений
• Встроенный агентский цикл обрабатывает вызовы инструментов, ответы LLM и повторяется до завершения.
• Python-первый дизайн позволяет создавать цепочки и оркестры с использованием собственных функций Python
• Функциональные инструменты преобразуют функции Python в инструменты с автоматической схемой и проверкой
• Трассировка позволяет визуализировать, отлаживать и контролировать потоки агентов
• Поддержка оценки, тонкой настройки и дистилляции с помощью инструментов OpenAI
• Минимальные примитивы позволяют быстро освоить и легко настроить систему.

🧠 Поддерживаемые модели: OpenAI

Langflow

Langflow – это низкокодовый фреймворк для визуального создания и развертывания агентов ИИ и рабочих процессов. Он поддерживает любой API, модель или базу данных и включает встроенный API-сервер для превращения агентов в конечные точки. Langflow поддерживает основные LLM, векторные базы данных и предлагает растущую библиотеку инструментов ИИ. И все это без необходимости тяжелой настройки.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python

👨‍💻 Разработано: Сообщество

⭐ Звезды GitHub: 54.9k+

⚙️ Особенности:

• Возможность быстрого старта и итераций с помощью визуального конструктора
• Доступ к базовому коду для настройки любого компонента с помощью Python
• Способность тестировать и совершенствовать потоки в пошаговой игровой среде
• Поддержка мультиагентной оркестровки, управления разговорами и поиска информации
• Возможность развертывания в виде API или экспорта потоков в формате JSON для приложений на Python
• Наблюдаемость благодаря интеграции с такими инструментами, как LangSmith и LangFuse
• Безопасность и масштабируемость корпоративного уровня для производственных сред

🧠 Поддерживаемые модели: Amazon Bedrock, Anthropic, Azure OpenAI, Cohere, DeepSeek, Google, Groq, Hugging Face API, IBM Watsonx, LMStudio, Maritalk, Mistral, Novita AI, NVIDIA, Ollama, OpenAI, OpenRouter, Perplexity, Qianfan, SambaNova, VertexAIm и xAI

LlamaIndex

LlamaIndex (ранее известный как GPT Index) – это фреймворк для создания агентов на основе LLM для ваших данных, созданный компанией Meta. Он позволяет создавать агентов производственного уровня, которые могут искать, синтезировать и генерировать выводы из сложных корпоративных данных. В комплект поставки входит несколько интеграций и плагинов для улучшения функциональности.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python, TypeScript

👨‍💻 Разработано компанией: Meta

⭐ Звезды GitHub: 40.9k+

⚙️ Особенности:

• Высокоуровневый API для быстрого создания прототипов
• Низкоуровневый API для расширенной настройки коннекторов, индексов, ретриверов и многого другого
• API для создания агентов на базе LLM и агентных рабочих процессов
• Поддержка контекстного дополнения для интеграции ваших личных данных с LLM
• Встроенные инструменты для ввода данных из PDF-файлов, API, SQL и т. д.
• Форматы индексирования промежуточных данных, оптимизированные для использования в LLM
• Подключаемые механизмы запросов для ответов на вопросы через RAG (как показано в нашем руководстве по чатботу RAG с данными SERP)
• Чат-движки для многооборотных взаимодействий с вашими данными
• Агентский интерфейс для приложений LLM с инструментальным дополнением, ориентированных на задачи
• Поддержка рабочих процессов для событийной, многоступенчатой логики с несколькими агентами и инструментами
• Инструменты для оценки и наблюдения за производительностью приложений LLM
• Встроенная поддержка мультимодальных приложений
• Поддержка самостоятельного и управляемого развертывания через LlamaCloud
• LlamaParse для самого современного разбора документов

🧠 Поддерживаемые модели: AI21, Anthropic, AnyScale, Azure OpenAI, Bedrock, Clarifai, Cohere, Dashscope, Dashscope Multi-Modal, EverlyAI, Fireworks, Friendli, Gradient, Gradient Model Adapter, Groq, HuggingFace, Konko, LangChain, LiteLLM, Llama, LocalAI, MariTalk, MistralAI, Modelscope, MonsterAPI, MyMagic, NeutrinoAI, Nebius AI, NVIDIA, Ollama, OpenAI, OpenLLM, OpenRouter, PaLM, Perplexity, Pipeshift, PremAI, Portkey, Predibase, Replicate, RunGPT, SageMaker, SambaNova Systems, Together.ai, Unify AI, Vertex, vLLM, Xorbits Inference и Yi

CrewAI

CrewAI – это простой, молниеносный фреймворк на Python, созданный полностью с нуля. По сравнению с другими фреймворками для ИИ-агентов в этом списке, он полностью независим от LangChain или любых других инструментов для агентов. Он предоставляет разработчикам как высокоуровневую простоту, так и тонкий контроль, что делает его идеальным для создания автономных ИИ-агентов, адаптированных для любого случая использования.

Две основные концепции CrewAI – это:

• Экипажи: Разработаны для автономной работы и совместной интеллектуальной деятельности, позволяют создавать команды ИИ, в которых каждый агент имеет определенные роли, инструменты и цели.
• Потоки: Обеспечивают событийный, гранулярный контроль и позволяют осуществлять оркестровку одного вызова LLM. Потоки интегрируются с Crews для точного выполнения.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python

👨‍💻 Разработано: CrewAI + сообщество

⭐ Звезды GitHub: 30k+

⚙️ Особенности:

• Возможность создания автономных агентов искусственного интеллекта
• Гибкость в организации автономных агентов
• Возможность сочетать автономность и точность для реальных сценариев
• Возможность настройки каждого уровня системы, от высокоуровневых рабочих процессов до низкоуровневых внутренних подсказок и поведения агентов
• Надежная производительность при выполнении как простых, так и сложных задач корпоративного уровня
• Возможность легко создавать мощные, адаптируемые и готовые к производству автоматизированные системы искусственного интеллекта

🧠 Поддерживаемые модели: OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI, AWS, Cohere, VoyageAI, Hugging Face, Ollama, Mistral AI, Replicate, Together AI, AI21, Cloudflare Workers AI, DeepInfra, Groq, SambaNova, NVIDIA и др.

PydanticAI

PydanticAI – это фреймворк на Python для создания генеративных приложений ИИ производственного уровня. Созданный командой Pydantic, он не зависит от модели и поддерживает отладку в реальном времени. Он также предлагает такие возможности, как безопасность типов, структурированные ответы, инъекции зависимостей и поддержка графов. Его основная цель – помочь в разработке приложений ИИ с помощью знакомых инструментов и лучших практик Python.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python

👨‍💻 Разработано: Команда Pydantic + сообщество

⭐ Звезды GitHub: 8.4k+

⚙️ Особенности:

• Независимость от модели, встроенная поддержка нескольких прокси-моделей ИИ
• ИнтеграцияPydantic Logfire для отладки, мониторинга производительности и отслеживания поведения приложений на базе LLM в режиме реального времени
• Безопасность типов для проверки типов и статического анализа с использованием моделей Pydantic
• Дизайн, ориентированный на Python, для эргономичной разработки GenAI
• Структурированные ответы с использованием последовательных и проверенных результатов с помощью моделей Pydantic
• Дополнительная система инъекции зависимостей для внедрения данных, инструментов и валидаторов в агенты
• Поддержка непрерывного потока и проверки “на лету
• Поддержка графиков с помощью Pydantic Graph
• Валидация вывода с автоматическими повторными попытками при несоответствии схемы
• Поддержка асинхронного выполнения агентов и вызова инструментов

🧠 Поддерживаемые модели: OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, Groq, Mistral, Cohere и Bedrock

Семантическое ядро

Semantic Kernel – это SDK с открытым исходным кодом от Microsoft для создания агентов ИИ и мультиагентных систем. Он интегрируется с несколькими поставщиками ИИ, включая OpenAI, Azure, Hugging Face и другие. Он поддерживает гибкую оркестровку, интеграцию плагинов, локальное или облачное развертывание на языках Python, .NET и Java. Как фреймворк для агентов ИИ он идеально подходит для приложений ИИ корпоративного уровня.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python, .NET, Java

👨‍💻 Разработано компанией: Microsoft

⭐ Звезды GitHub: 24k+

⚙️ Особенности:

• Возможность подключения к любому LLM, встроенная поддержка OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, NVIDIA и др.
• Возможность создания модульных агентов ИИ с доступом к инструментам, плагинам, памяти и функциям планирования
• Поддержка организации сложных рабочих процессов с помощью взаимодействующих специализированных агентов в мультиагентных системах
• Возможность расширения с помощью функций родного кода, шаблонов подсказок, спецификаций OpenAPI или MCP
• Интеграция с векторными базами данных, такими как Azure AI Search, Elasticsearch, Chroma и др.
• Поддержка обработки текстовых, зрительных и звуковых данных с мультимодальными возможностями
• Возможность локального развертывания с помощью Ollama, LMStudio или ONNX
• Способность моделировать сложные бизнес-процессы с использованием структурированного подхода к рабочим процессам
• Созданы для обеспечения наблюдаемости, безопасности и стабильных API, что гарантирует готовность предприятия к работе.

🧠 Поддерживаемые модели: Amazon AI, Azure AI, Azure OpenAI, модели Google, Hugging Face, Mistral AI, Ollama, Onnx, OpenAI, Hugging Face, NVIDIA и другие.

Летта

Letta (ранее известная как MemGPT) – это фреймворк с открытым исходным кодом для создания приложений LLM с состоянием. Он поддерживает разработку агентов с развитыми способностями к рассуждениям и прозрачной долговременной памятью. Letta – это фреймворк из белого ящика, не зависящий от модели, что дает вам полный контроль над тем, как агенты функционируют и обучаются с течением времени. Библиотека доступна как на Python, так и на Node.js.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python, TypeScript

👨‍💻 Разработано: Letta + community

⭐ Звезды GitHub: 15.9k+

⚙️ Особенности:

• Возможность создания и мониторинга агентов с помощью интегрированной среды разработки с визуальным пользовательским интерфейсом
• Наличие Python SDK, TypeScript SDK и REST API для гибкой интеграции
• Возможность управлять памятью агента для более эффективного взаимодействия с учетом контекста
• Поддержка персистентности путем хранения всех состояний агента в базе данных
• Способность вызывать и выполнять как пользовательские, так и предварительно созданные инструменты
• Возможность определения правил использования инструмента путем ограничения действий в графоподобной структуре
• Поддержка потоковых выходов для взаимодействия в режиме реального времени
• Встроенная поддержка мультиагентных систем и многопользовательского взаимодействия
• Совместимость как с моделями с закрытым исходным кодом, так и с поставщиками с открытым исходным кодом
• Возможность развертывания в производстве с помощью Docker или Letta Cloud для масштабируемости

🧠 Поддерживаемые модели: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, AWS Bedrock, Groq, xAI (Grok), Together, Gemini, Google Vertex, Azure OpenAI, Ollama, LM Studio, vLLM и другие.

Раса

Rasa – это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом для автоматизации текстовых и голосовых разговоров. Она дает вам все необходимое для создания контекстных чат-ботов и голосовых помощников, которые интегрируются с такими платформами, как Slack, Facebook Messenger, Telegram, Alexa и Google Home. Он поддерживает масштабируемые, контекстно-ориентированные взаимодействия для более содержательных бесед с агентами ИИ.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python

👨‍💻 Разработано: Rasa + community

⭐ Звезды GitHub: 20k+

⚙️ Особенности:

• Понимание пользовательского ввода, определение намерений и извлечение релевантной информации с помощью возможностей NLU
• Управляет потоком разговоров и обрабатывает сложные сценарии, давая точные ответы
• Не требующий кода, перетаскиваемый пользовательский интерфейс для создания, тестирования и доработки приложений разговорного ИИ
• Подключение к каналам обмена сообщениями, сторонним системам и инструментам для создания гибкого опыта
• Доступен как бесплатный фреймворк с открытым исходным кодом, так и многофункциональная версия Pro.
• Поддержка корпоративных функций для обеспечения безопасности, аналитики и совместной работы.

🧠 Поддерживаемые модели: OpenAI, Cohere, Vertex AI, Hugging Face, Llama

Flowise

Flowise – это инструмент с открытым исходным кодом для создания собственных потоков оркестровки LLM и агентов искусственного интеллекта. Он оснащен интуитивно понятным интерфейсом drag-and-drop для быстрой разработки и итерации сложных рабочих процессов. Flowise автоматизирует повторяющиеся задачи, интегрирует источники данных и упрощает создание сложных систем на базе ИИ. Его цель – ускорить переход от тестирования к производству.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: TypeScript, Python

👨‍💻 Разработано компанией: Flowise + сообщество

⭐ Звезды GitHub: 37.2k+

⚙️ Особенности:

• Интерфейс без кода с интерфейсом drag-and-drop, доступный для нетехнических пользователей
• Использует фреймворк LangChain для гибкой интеграции компонентов ИИ
• Готовые компоненты, включая языковые модели, источники данных и модули обработки.
• Динамические входные переменные для адаптируемых приложений ИИ
• Простая настройка языковых моделей с помощью пользовательских данных
• Группировка компонентов в многократно используемые модули более высокого уровня
• Встроенная интеграция с облачными сервисами, базами данных и другими механизмами искусственного интеллекта
• Варианты развертывания на облачных платформах или интеграция в существующие приложения
• Масштабируемость и надежность как для прототипов, так и для крупномасштабных развертываний
• Быстрое создание прототипов для быстрой итерации проектов ИИ
• Предварительно настроенная установка виртуальных машин для AWS, Azure и Google Cloud

🧠 Поддерживаемые модели: AWS Bedrock, Azure OpenAI, NIBittensorLLM, Cohere, Google PaLM, Google Vertex AI, Hugging Face Inference, Ollama, OpenAI, Replicate, NVIDIA, Anthropic, Mistral,
IBM Watsonx, Together, Groq

ChatDev

ChatDev – это фреймворк с открытым исходным кодом, который использует мультиагентное взаимодействие для автоматизации разработки программного обеспечения. Он моделирует виртуальную компанию по разработке программного обеспечения с помощью специализированных ИИ-агентов на базе LLM. Они работают вместе на различных этапах жизненного цикла разработки ПО – проектирование, кодирование, тестирование и документирование. Применяя ИИ к модели “водопада”, он повышает эффективность разработки с помощью агентов совместной работы, предназначенных для выполнения конкретных задач.

🔗 Репозиторий: GitHub

💻 Язык программирования: Python

👨‍💻 Разработано: Сообщество OpenBMB

⭐ Звезды GitHub: 26.7k

⚙️ Особенности:

• Следование традиционной водопадной модели на этапах проектирования, разработки, тестирования и документирования
• Использование подсказок в процессе работы для определения поведения агента и поддержания достоверности роли
• Назначайте агентов на такие роли, как генеральный директор, технический директор, инженер, дизайнер, тестировщик и рецензент.
• Разбивает задачи на подзадачи с определенными условиями входа и выхода
• Используется схема с двумя агентами для упрощения сотрудничества и принятия решений
• Поддерживает общение между агентами как на естественном языке, так и с помощью кодов
• Автоматизирует написание, рецензирование, тестирование и создание документации.
• Моделирует командную работу, используя такие принципы, как ограничения, обязательства и динамическая среда
• Координирует агентов, используя подход “смесь экспертов” для эффективного решения проблем
• Предоставляет подсказки на основе ролей и протоколы связи для обеспечения соблюдения ограничений
• Позволяет агентам временно менять роли, чтобы задать уточняющие вопросы

🧠 Поддерживаемые модели: GTP-3.5-turbo, GTP-4, GTP-4-32k

Лучшие фреймворки для разработки агентов искусственного интеллекта: Сводная таблица

Вот сводная таблица для быстрого сравнения лучших фреймворков для создания агентов ИИ:

Среди других почетных упоминаний, не попавших в список фреймворков агентов ИИ, можно назвать следующие:

• Botpress: Платформа для создания ИИ-агентов с LLM, обеспечивающая масштабируемость, безопасность и интеграцию корпоративного уровня.
• LangGraph: Основанный на рассуждениях фреймворк, обеспечивающий графовые рабочие процессы и многоагентное взаимодействие; является частью экосистемы LangChain. Является частью LangChain.
• Lyzr: Полнофункциональный фреймворк для автономных агентов искусственного интеллекта, ориентированный на корпоративные решения и автоматизацию рабочих процессов.
• Crawl4AI: Инструмент с открытым исходным кодом для веб-скраппинга и извлечения данных с помощью ИИ. Узнайте, как использовать Crawl4AI вместе с DeepSeek для создания агента по сбору данных с помощью искусственного интеллекта.
• Stagehand: Легкий фреймворк для агентов ИИ на основе задач, который упрощает автоматизацию процессов и поддерживает модульное проектирование агентов.
• Использование браузера: Инструмент автоматизации браузера, который интегрируется с агентами искусственного интеллекта для имитации человекоподобного взаимодействия в таких задачах, как веб-скраппинг или тестирование.

Заключение

В этой статье вы узнали, что такое фреймворк для агентов искусственного интеллекта, и поняли, какие ключевые факторы следует учитывать при его выборе. Используя эти критерии, мы перечислили лучшие из доступных сегодня инструментов для создания агентов ИИ.

Независимо от того, какую библиотеку агентов ИИ вы выберете, разработка агента без доступа к данным практически невозможна. К счастью, Bright Data – ведущий мировой поставщик данных – позаботится об этом!

Обеспечьте своему агенту ИИ доступ к Сети с помощью таких передовых сервисов, как:

• Автономные агенты искусственного интеллекта: Поиск, доступ и взаимодействие с любыми веб-сайтами в режиме реального времени с помощью мощного набора API.
• Вертикальные приложения искусственного интеллекта: создавайте надежные пользовательские конвейеры данных для извлечения веб-данных из отраслевых источников.
• Базовые модели: Доступ к совместимым наборам данных веб-масштаба для предварительного обучения, оценки и тонкой настройки.
• Мультимодальный ИИ: используйте крупнейшее в мире хранилище изображений, видео и аудио, оптимизированных для ИИ.
• Поставщики данных: Подключайтесь к надежным поставщикам, чтобы получать высококачественные, готовые к искусственному интеллекту наборы данных в масштабе.
• Пакеты данных: Получите готовые к использованию наборы данных – структурированные, обогащенные и аннотированные.

Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашими продуктами для искусственного интеллекта.

Создайте учетную запись Bright Data и попробуйте все наши продукты и услуги для разработки агентов искусственного интеллекта!