Crie e implemente agentes prontos para produção em escala corporativa

OpenTrek é uma plataforma de desenvolvimento de agentes de ponta a ponta que capacita os desenvolvedores corporativos a criar dados, desenvolvimento, implantação e operações. Ela fornece desenvolvimento de agentes, runtime, operações, treinamento e inferência de modelos, além do gateway e do ambiente de execução.

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Soluções

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Controle agentes inteligentes e autônomos na sua empresa

  • Cenários Ricos

    Implante com mais rapidez com modelos de função inovadores para vários casos de uso, como P&D, gerenciamento financeiro e tributário, operações municipais, entre outros.

  • Seguro e Controlável

    Execute agentes de forma estável e segura em sandboxes 24x7 com autoevolução baseada em memórias de longo e curto prazo.

  • Acumulação de Ativos

    Gerencie seis tipos de ativos de AI (modelos de personagens, bases de conhecimento, habilidades, memória, ferramentas e prompts) de forma centralizada em uma plataforma e transforme rapidamente fluxos de trabalho em habilidades reutilizáveis no Skills Hub.

Transforme dados inativos em uma base de conhecimento pronta para AI para sua empresa

  • Visível

    Absorva e gerencie dados heterogêneos de fontes diferentes através de módulos de integração de alto desempenho.

  • Compreensível

    Entenda e analise documentos, tabelas e negócios com precisão.

  • Regeneração

    Transforme dados em bases de conhecimento prontas para AI e conjuntos de dados.

Treinamento de modelos em grande escala e ajuste fino eficiente

  • Treinamento multimodal

    Realize treinamento de modelos em modelos de base, modelos industriais e modelos soberanos que suportem texto, imagem, vídeo e áudio.

  • Algoritmos de ajuste fino

    Reduza os custos de ajuste fino com SFT, RL e LoRA integrados e PVPO/VCRL proprietário.

  • Avaliação eficiente do modelo

    Avalie modelos em multidimensões com análise de causa raiz e melhorias em casos ruins, alcançando até 95% de consistência de avaliação humano-AI**.

* Baseado em testes internos sob condições específicas de carga de trabalho. Os resultados reais podem variar.
** Medido sob condições controladas do benchmarking. Os resultados podem variar dependendo de modelo, dados e caso de uso.

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