模型开发工具

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目前主流的大模型（如 OpenAI、Anthropic、Google）仍以单一智能体形式运行。但人类的推理不是孤立发生，AI也不该孤军奋战。真正的进步来自辩论、对话与观点的整合。Dialetica AI 构建了多智能体协作的编排层——作为连接大模型与协同推理的中间层，让多个智能体像人类一样自由互动、交换意见并合成结论，而无需依赖死板冗长的图形化规则或繁琐流程。

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VectraSDK 是一款端到端的 RAG（检索增强生成）流水线 SDK，帮助你快速构建准确且可上线的 AI 应用。它将数据导入、分段、向量化、向量存储与检索、结果重排序、记忆管理和文本生成等环节整合为可组合的模块，省去大量样板工作。设计上不依赖特定厂商，支持多种大模型、嵌入模型和向量数据库，并同时兼容 Python 与 Node.js，让你在不被厂商锁定的前提下更快交付可靠、有据可查的 AI 功能。

Plano 是专为智能代理应用打造的交付基础设施。它提供 AI 原生的代理与数据平面，把那些不该在每个项目里重复实现的通用功能集中管理：比如代理路由与编排、守护钩子与安全约束、学习信号与追踪，以及跨不同大模型的智能路由接口。兼容任何 AI 框架，帮助你更快把代理推向线上。使用 Plano，开发者可以专注产品核心逻辑，产品团队更快获取反馈，工程团队也能在所有代理间统一策略与规范。

Forge 会从任意 PyTorch 或 HuggingFace 模型自动生成优化后的 GPU 内核。32 个并行的“生成—评估”智能体相互竞赛，挑选出最快的 CUDA/Triton 实现，性能相比 torch.compile(mode='max-autotune') 最多可提升 5 倍，且保持 97.6% 的正确率。只需输入 HuggingFace 模型 ID，即可获取每一层的优化内核。后端由经调优的 NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B 提供支持，吞吐率高达 250k tokens/s。若未能超越 torch.compile，承诺全额退款。

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