Открытый фреймворк для приложений и агентов на языковых моделях
- API
- Бесплатный тариф
Каталог по задаче
Обновлено
Платформы для RAG связывают языковую модель с документами, базами и поиском, а агентные системы добавляют вызов инструментов и последовательность действий. Для корпоративного применения нужны синхронизация источников, метаданные, разграничение доступа и трассировка ответа до конкретного фрагмента. В каталоге 16 сервисов; условия доступа, тарифы и ограничения раскрыты в карточках. Среди заметных решений: LangChain, LangGraph, Dify.
Открытый фреймворк для приложений и агентов на языковых моделях
Графы агентов с паузой на согласование и сохраняемым состоянием
Конструктор AI-приложений с базами знаний и опубликованным API
Подключает документы к поиску и агентам через библиотеку и облако
Управляемая база с векторными индексами и схемой текстовых документов
Векторный движок с payload-фильтрами и многоступенчатыми запросами
База объектов с гибридным поиском BM25F и векторным ранжированием
Многоагентный фреймворк с открытым кодом в режиме сопровождения
Python-фреймворк для поиска по документам, RAG-конвейеров и AI-агентов
Платформа моделей и агентов с управлением контекстом и поиском по файлам
Оркестрация агентов с состоянием процесса и проверками результата
Векторная база с локальной библиотекой, сервером и распределённым кластером
GPU-облако с контейнерами и обработчиками запросов
Аренда видеокарт с поминутным счётом и отдельным хранилищем
Поисковая инфраструктура с четырьмя единицами облачного счёта
GPU-облако для обучения моделей и управляемых кластеров
Раздел объединяет инфраструктурные решения для построения RAG-систем и ИИ-агентов с разными наборами функций и моделями оплаты. В карточках отдельно отмечены подтверждённые бесплатные тарифы и пробный доступ. Каталог пополняется по мере редакционной проверки новых сервисов.
При выборе инфраструктурного решения сравните функции, стоимость, русский язык, работу без VPN, оплату картой РФ и наличие API. Подробные тарифы и ограничения указаны в карточках сервисов вместе с датой последнего обновления.
Платформы для RAG связывают языковую модель с документами, базами и поиском, а агентные системы добавляют вызов инструментов и последовательность действий. Их задача — дать ответ с контролируемым контекстом или выполнить ограниченный процесс. Наличие векторного поиска само по себе не гарантирует точность: результат зависит от подготовки источников, разбиения документов, фильтров доступа, ранжирования и правил ответа.
Проверку начинают с набора реальных вопросов, включая неоднозначные, устаревшие и не имеющие ответа в базе. Для каждого запроса фиксируют ожидаемые источники и допустимый вывод. Сравнивают полноту поиска, точность цитат, отказ при недостатке данных, устойчивость к инструкциям внутри документов и качество русского языка. Отдельно тестируют обновление и удаление: изменённый документ не должен оставаться в ответах из старого индекса.
Для корпоративного применения нужны синхронизация источников, метаданные, разграничение доступа и трассировка ответа до конкретного фрагмента. Наблюдаемость должна показывать этапы поиска, выбранные документы, модель, задержку, стоимость и причину ошибки. Агенту задают разрешённые инструменты, схему аргументов, лимит шагов и подтверждение перед необратимым действием. Исполнение платежа, удаления или внешнего сообщения нельзя доверять свободному тексту модели.
Безопасность оценивают на всём пути данных: загрузка, индекс, резервные копии, запрос к модели и логи. Проверьте регион хранения, шифрование, изоляцию арендаторов, удаление и возможность исключить данные из обучения. Секреты для коннекторов выдаются с минимальными правами и меняются независимо. Нужны тесты на prompt injection, обход фильтров доступа и утечку контекста между пользователями; обычная проверка качества ответов эти риски не покрывает.
Стоимость складывается из индексации, хранения, поиска, reranking, запросов к модели и сопровождения коннекторов. Сравнивайте её на принятом ответе или завершённой операции под ожидаемой нагрузкой. Для российского контура отдельно подтвердите размещение данных, сетевую доступность, договор и оплату. TopAI помогает увидеть заявленные возможности платформ, но выбор требует собственного оценочного набора, нагрузочного теста, проверки восстановления и сценария безопасного отказа. После запуска регулярно пересматривайте выборку вопросов, причины отказов и долю ответов, которые редактор или владелец процесса отклонил, исправил либо отправил на повторный поиск.
Редакция TopAI отобрала и подробно сравнила лучшие сервисы под эту задачу: ТОП-8: нейросети для RAG, агентов и AI-инфраструктуры в 2026 году — с критериями отбора, сравнительной таблицей и рекомендациями по сегментам.