chainlit

منصة وكيل ذكي على مستوى المؤسسات لأتمتة المبيعات وخدمة العملاء والموارد البشرية وعمليات الأعمال الأخرى.

منصة للذكاء الاصطناعي التطويري وعمليات تعلم الآلة (MLOps) لتخصيص ونشر وتحسين نماذج اللغة الكبيرة باستمرار.

منصة للوعي الظرفي الدفاعي تدمج بيانات أجهزة الاستشعار متعددة النطاقات للكشف عن التهديدات وتعقبها.

منصة أتمتة المبيعات التي تدير المواعيد، ومتابعة العملاء، وتزامن التقويمات مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM).

أداة هندسة الأوامر النصية التي تحول الأفكار البسيطة إلى تعليمات منظمة وتُولِّد أنواعًا متنوعة من الأوامر النصية.

منصة نشر وكلاء للشركات تدعم اتخاذ القرارات الذاتي وأتمتة المهام المتعددة.

فيلوم AI هي منصة شاملة تسرع عملية تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك التي تعمل بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs). توفر بيئة موحدة للفرق التقنية وغير التقنية لأداء مهام هندسة الأوامر النصية (Prompt Engineering)، وتنسيق سير العمل (Workflow Orchestration)، والتقييم، والتحسين المستمر. تدعم فيلوم التكامل مع مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي - بما في ذلك النماذج مفتوحة المصدر والمغلقة المصدر وخيارات النماذج المستضافة ذاتيًا - مما يمكن المستخدمين من المقارنة بكفاءة وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي. من خلال واجهة منخفضة التعليمات البرمجية (Low-Code) مجتمعة مع حزمة تطوير برمجيات (SDK) قائمة على التعليمات البرمجية، تعزز المنصة التعاون بين الفرق المختلفة وتدعم التكرار والنشر السريع دون الحاجة إلى عمليات إصدار كاملة متكررة. بالإضافة إلى ذلك، تقدم فيلوم أدوات متقدمة للمراقبة والرصد (Observability) لتتبع عملية اتخاذ القرارات بواسطة الذكاء الاصطناعي والتكاليف وزمن التأخير (Latency)، مما يضمن الموثوقية والشفافية في بيئات الإنتاج.

تعد منصة Lakera AI أمنية متطورة مصممة لحماية تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي من التهديدات الناشئة مثل حقن الأوامر الخبيثة، وتسريب البيانات، وإنشاء المحتوى غير المناسب. من خلال واجهة برمجة تطبيقات سهلة التكامل، توفر المنصة قدرات المراقبة والحماية في الوقت الفعلي، مما يُمكّن المطورين من تأمين روبوتات الدردشة الذكية، وأنظمة استرجاع وتوليد المعرفة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي بأدنى حد من زمن الانتظار. مدعومة بقاعدة بيانات متجددة باستمرار لاستخبارات التهديدات التي تحتوي على عشرات الملايين من نقاط بيانات الهجمات، تضمن Lakera الامتثال للسياسات مع تقديم أداء سلس عبر نماذج ولغات متعددة.

منصة Cloudflare Agents ومجموعة أدوات تطوير البرمجيات (SDK) مخصصة لإنشاء ونشر وكلاء ذاتيين قادرين على تنفيذ المهام، والتواصل في الوقت الفعلي، وإدارة الحالة الدائمة، وجدولة سير العمل، والتكامل مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وقواعد البيانات الخارجية. يمكن بناء وكلاء للتعامل مع إدخالات المستخدم النصية أو الصوتية أو غيرها، والاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة، واستخدام Durable Objects من Cloudflare لتنفيذ الحالة على نطاق واسع. تدعم المنصة قابلية التوسع، والاتصال في الوقت الفعلي عبر WebSockets، والتكامل السلس مع أطر عمل التطبيقات الحديثة، مما يجعلها مثالية لبناء تطبيقات ذكية تفاعلية وقابلة للتكيف وجاهزة للإنتاج.

Emergent هي منصة ذكاء اصطناعي متطورة تستفيد من وكلاء الترميز الذاتي لأتمتة مهام هندسة البرمجيات الداخلية المعقدة، بما في ذلك ترحيل الكود وإعادة هيكلته وتحديثه. تأسست على يد خبراء في المجال من Google وAmazon وDropbox، وبدعم من Y Combinator، تتفوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من Emergent في كتابة وصيانة واختبار قواعد الكود واسعة النطاق، مما يقلل دورات التطوير من شهور إلى أيام. هذا يمكّن المؤسسات من توسيع نطاق وصيانة البنية التحتية لبرامجها بكفاءة مع تحسين جودة الكود ومدى التغطية بالاختبارات.

لانج تشين هو إطار عمل متكامل لتطوير التطبيقات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة، مما يبسط عملية بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يقدم مكونات قابلة للتركيب مثل السلاسل لسير العمل متعدد الخطوات، والوكلاء لاتخاذ القرارات الديناميكية، ووحدات الذاكرة للاحتفاظ بالسياق، والتكامل مع مصادر البيانات والأدوات الخارجية. يمكّن لانج تشين المطورين من إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي ذات وعي سياقي وقدرات استدلالية من خلال ربط نماذج اللغة الكبيرة ببيانات وواجهات برمجة التطبيقات الواقعية. بالاشتراك مع لانج جراف لتنظيم الوكلاء على نطاق واسع ولانج سميث للمراقبة والتقييم، يدعم لانج تشين دورة الحياة الكاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي – من التطوير مروراً بالنشر ووصولاً إلى الإدارة – مما يجعله مناسباً لكل من الشركات الناشئة والشركات الكبيرة.

يحوِّل "كودر" من علي بابا عملية تطوير البرمجيات من خلال تمكين الوكلاء الذكاء الاصطناعي من فهم قواعد التعليمات البرمجية المعقدة والتخطيط والكتابة والاختبار وتسليم الكود الجاهز للإنتاج بشكل مستقل. وهو يدعم تفويض المهام باللغة الطبيعية، والفهم العميق للسياق، والتعلم التكيُّفي لأنماط البرمجة، ويدمج نماذج ذكاء اصطناعي متعددة من الطراز الأول، ويختار تلقائيًّا أفضل نموذج لكل مهمة. بدءًا من البرمجة الزوجية المساعدة للمهام البسيطة وصولاً إلى الترميز الذاتي الكامل للمشاريع الشاملة، يُحسِّن "كودر" بشكل كبير من كفاءة المطورين وجودة البرمجيات.