#Python

SDialog — открытый Python-инструмент для создания и анализа LLM-диалогов: персонная симуляция, оркестрация, метрики и механистическая интерпретация в единой схеме.

'Пошаговое руководство по созданию локального агента, который рассуждает, планирует и управляет виртуальным рабочим столом. Включены полные примеры кода на Python.'

'Пошаговый пример, где агенты Directory, Seller и Buyer на uAgents находят друг друга, договариваются об оффере и завершают покупку.'

'Руководство показывает, как объединить LangChain с XGBoost для построения интерактивного ML-пайплайна, который генерирует данные, обучает модель, оценивает её и визуализирует результаты.'

'Пошаговое руководство по созданию Streamlit-интерфейса передачи человеку для Parlant-агента, позволяющего операторам подключаться к живым сессиям и отвечать в реальном времени.'

'Пошаговое руководство по созданию автономного агента, который анализирует временной ряд, выбирает модель с помощью LLM, делает прогнозы и визуализирует результаты.'

'Руководство по созданию AI-агента, понимающего естественные команды и симулирующего действия на рабочем столе с интерактивным демо в Colab.'

'Запускайте MATLAB-подобный код Octave из Python с помощью oct2py: обмен данными, вызов .m-файлов, построение графиков и работа с пакетами прямо в Colab.'

'Практическое руководство по Zarr: настройка чанков, тесты кодеков, организация данных и примеры индексирования и визуализации для больших массивов.'

Практическое руководство по сборке пайплайна с SpeechBrain: генерация речи, добавление шума, улучшение с MetricGAN+ и сравнение WER до и после обработки

'Пошаговое руководство по созданию полноценного NLP-пайплайна на Gensim: предобработка, LDA, Word2Vec, TF-IDF и семантический поиск, готово к запуску в Colab.'

Практическое руководство по запуску мозгообразного иерархического агента рассуждения локально с бесплатной моделью Hugging Face, используя планирование, кодовые решатели, критику и синтез.

'Пошаговый обзор Colab-решения для многораундового исследования с Gemini для извлечения и DuckDuckGo для быстрых сниппетов, с автоматической генерацией отчёта.'

'Практическое руководство по моделированию эволюции квантовых состояний, декогеренции и генерации запутанности с использованием QuTiP и примерами кода.'

'Практическое руководство по оркестровке нескольких инструментов на Parsl и генерации итоговой сводки с помощью небольшого LLM.'

Пошаговое руководство по созданию модульного conversational AI-агента на Pipecat с интеграцией HuggingFace DialoGPT и полными примерами кода.

'Практическое руководство по использованию OpenBB для построения портфеля, расчета технических и риск-метрик, анализа секторов и интеграции новостей для принятия инвестиционных решений.'

Подробное руководство по созданию комплексной системы отслеживания и аналитики объектов с использованием Roboflow Supervision, объединяющей детекцию, трекинг и аналитические зоны с аннотациями в реальном времени.

Trackio — бесплатная и открытая библиотека Python, которая упрощает отслеживание экспериментов в машинном обучении благодаря локальному хранению, интеграции с Hugging Face и удобному онлайн-дашборду.

Узнайте, как использовать Mirascope для реализации техники Self-Refine с большими языковыми моделями, чтобы улучшать ответы ИИ через итеративную доработку.

В этом руководстве показано, как с помощью GPT-4o-mini и Python построить медицинский граф знаний из неструктурированных журналов пациентов для эффективного извлечения и визуализации медицинской информации.

Изучите разработку графового AI-фреймворка с несколькими узлами для автоматизации сложных задач с использованием Google Gemini API и Python на примере агентов для исследований и решения проблем.

Узнайте, как с помощью Mirascope и модели GPT-4o от OpenAI выявлять и удалять семантические дубликаты в отзывах клиентов для улучшения анализа обратной связи.

Узнайте, как MLflow интегрируется с OpenAI Agents SDK для автоматического логирования мультиагентных взаимодействий и реализации защитных ограждений для повышения безопасности ИИ.

Узнайте, как создать погодного агента на Python с использованием протокола ACP, обеспечивающего эффективную коммуникацию ИИ и получение данных о погоде.

Подробное руководство по созданию функционального конвейера анализа данных с использованием Lilac и Python, с акцентом на модульность и переиспользуемость кода для трансформации и фильтрации данных.

Узнайте, как создать кастомный AI-инструмент для анализа данных с машинным обучением и статистикой на базе LangChain для расширения возможностей AI-агентов.

В этом уроке показано, как построить и проанализировать сложный граф знаний болезни Альцгеймера с использованием PyBEL в Google Colab, включая продвинутые сетевые метрики и визуализацию.

Изучите возможности Microsoft Presidio для обнаружения и анонимизации персональных данных в тексте с практическими примерами на Python, включая создание кастомных распознавателей и хеш-анонимизацию.

В этом руководстве показано, как создать инструмент проверки обоснованности с использованием Upstage API и LangChain, включая одиночные и пакетные проверки, тестирование по доменам и анализ результатов.

Исследователи DeepSeek выпустили nano-vLLM — компактную и эффективную Python-реализацию движка vLLM, сочетающую простоту и производительность для вывода LLM.

Пошаговое руководство по созданию агента для генерации случайных чисел с использованием протокола A2A от Google на Python, включая настройку, реализацию и взаимодействие с клиентом.

Узнайте, как создать продвинутый веб-скраппер, объединяющий прокси BrightData и AI Google Gemini для эффективного сбора и анализа данных.

Узнайте, как объединить Google Gemini с Pandas и LangChain для анализа данных на естественном языке на примере набора Titanic, получая интерактивные и удобные инсайты без кода.

Узнайте, как создать мощного веб-интеллект агента, объединяющего Tavily и Google Gemini AI для интерактивного извлечения и анализа веб-контента.

Руководство по созданию агента для решения математических задач с использованием Mistral Agents API, включая программное выполнение кода и сохранение контекста беседы.

Meta представила Llama Prompt Ops — Python-пакет для автоматической адаптации и оптимизации промптов под модели Llama, упрощающий переход с проприетарных LLM и повышающий качество работы промптов.

Узнайте, как создать интеллектуального AI-ассистента с использованием LangChain, Gemini 2.0 и Jina Search для получения актуальных и проверенных ответов на запросы.

Подробное руководство по созданию масштабируемой многoагентной системы коммуникации с использованием ACP и Google Gemini API с примерами на Python и практическими сценариями.

Руководство по использованию библиотеки Synthetic Data Vault (SDV) для создания реалистичных синтетических табличных данных с описанием установки, подготовки метаданных, генерации и оценки качества.

AWS AI Labs представил SWE-PolyBench — новый открытый многоязычный бенчмарк для оценки AI-агентов программирования на реальных задачах из популярных языков программирования.