AutoGen — фреймворк для агентных AI‑систем
Краткий обзор AutoGen — фреймворка для мульти‑агентных LLM-систем, сценарии использования и сравнение с LangChain, AgentOps и CrewAI.
Исследую open‑source и self‑hosted инструменты для AI/ML и инженерии — от LLM‑прокси и RAG‑памяти до оркестраций и headless‑CMS. Даю «Когда использовать», реальные сценарии и сравнения с альтернативами, чтобы вы не тратили недели на ресёрч и инфраструктуру. Моя цель — помочь быстро собрать рабочий стек под B2B‑AI, снизить токены и ускорить прод.
Краткий обзор AutoGen — фреймворка для мульти‑агентных LLM-систем, сценарии использования и сравнение с LangChain, AgentOps и CrewAI.
Короткий обзор tl;dv — записывает, транскрибирует и суммирует встречи в Google Meet, Zoom и Teams; интеграции с CRM и Slack.
Gamma — AI‑платформа для создания презентаций, документов и веб‑сайтов; использую в связке с chatGPT и FLUX PRO.
Краткий обзор Hugging Face: доступ к моделям, публикация датасетов и совместная работа над ML‑проектами.
Краткое описание Helm Chart: автоматизация развёртывания, управление конфигурациями и обновлениями; пример — быстрый деплой ELK и шаблоны конфигов.

Locust — Python-инструмент для имитации нагрузки: тестирование API и LLM, измерение задержек, throughput и проверка отказоустойчивости; сравнение с JMeter, K6, Vegeta.

Краткий обзор Vast.ai: дешёвая аренда GPU для обучения и тюнинга ML/LLM; пример цены A100 — ~1.1$/ч, дешевле облаков.
Каталог Awesome Self-Hosted на GitHub — подборка self‑hosted инструментов для аналитики, CMS, ML и DevOps; когда важен контроль данных и замена SaaS.
Открытая платформа Langfuse для трассировки, оценки и управления подсказками LLM‑приложений; автор использует её в проекте без собственной observability.

Краткий обзор CatBoost от Yandex: преимущества при работе с категориальными и текстовыми данными, случаи использования и пошаговая схема внедрения.
Краткий обзор Weaviate: масштабируемая векторная база для семантического поиска, RAG и рекомендаций; сравнение с Pinecone, FAISS, Milvus и Elasticsearch.
Краткий обзор MLflow: логирование экспериментов, регистрация и деплой моделей, репродуцируемость; сравнение с Weights & Biases, Neptune, TensorBoard и Kubeflow.
