Kodosumi
Distributed runtime environment that deploys and executes AI agents at scale using Ray.
64 ссылающихся доменов
Набирает аудиторию
- Для кого
- Teams deploying AI agents and agentic services at enterprise scale
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активность не прочитана
- Компания
- год основания не известен
- Формат
- Своя установкаAPI
- deploy AI agents across distributed infrastructure
- monitor agent operations and resource usage in real time
- coordinate multiple agents through automated workflow pipelines
- #5
PostHog
Принимает данные продукта и запускает AI-агентов для исследования проблем и рекомендации улучшений продукта.
24.7kне прочитаноЕсть бесплатный план2020 - #8
Framer
Проектируйте и создавайте веб-сайты с помощью AI-агентов, которые генерируют, уточняют и управляют контентом прямо на холсте.
245kне прочитаноОт $10/мес - #19
Kiro
Преобразует промпты в исполняемые спецификации и реализует код с параллельными агентами, которые проверяют корректность.
32.7kЖивойОт $20/польз./мес - #22
OpenClaw
Open source AI assistant, управляющий email, календарём и задачами из чат-приложений без подписок.
182kЖивой— - #25
Fusion
Совместная платформа для команд, позволяющая создавать программное обеспечение и веб-интерфейсы с помощью AI-агентов и визуального редактора.
158kПоддерживается— - #26
Devin
Выполняет задачи разработки ПО, включая миграцию кода, исправление ошибок, тестирование и генерацию документации в нескольких репозиториях.
30.6kЖивойОт $20/мес
Что такое Kodosumi?
Distributed runtime environment that deploys and executes AI agents at scale using Ray.
Для кого Kodosumi?
Teams deploying AI agents and agentic services at enterprise scale
Пользуются ли Kodosumi?
Набирает аудиторию.
Чем заменить Kodosumi?
В категории «Инструменты разработки», по использованию: PostHog, Framer, Kiro, OpenClaw, Fusion, Devin.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.