Gli agenti AI di Zerve lavorano fianco a fianco con il tuo team per automatizzare la codifica, l'orchestrazione e l'infrastruttura, da un capo all'altro. Alimentato dal sistema operativo unificato di Zerve, tutto funziona in modo sicuro all'interno del tuo ambiente, eliminando l'overhead DevOps e semplificando le distribuzioni. Con una tela visiva condivisa, i team possono collaborare per costruire, iterare e distribuire prodotti AI più velocemente che mai. Progettato specificamente per i team di dati orientati al codice, Zerve migliora la trasparenza e riduce drasticamente il tempo dal prototipo alla produzione, da mesi a settimane. Utilizzato da aziende come Canal+, NASA, Hewlett Packard Enterprise e molte altre, Zerve offre un recupero dati 24 volte più veloce, un throughput dei progetti AI 4 volte più veloce e una riduzione del ciclo del 90%. Il sistema operativo Zerve si connette direttamente con l'infrastruttura interna - cloud o on-premise - e fornisce una tela visiva per la collaborazione tra umani e agenti. Con l'orchestrazione multi-agente, il controllo completo del calcolo e l'accesso nativo a codice, dati e flussi di lavoro, Zerve ridefinisce ciò che gli agenti AI possono fare, trasformandoli da co-piloti in veri compagni di squadra. La Fleet è un motore di calcolo distribuito in Zerve che consente l'esecuzione di codice in parallelo massivo utilizzando la tecnologia serverless, invocata con un solo comando. La Fleet è ideale per compiti come effettuare numerose chiamate a LLM, riducendo significativamente il tempo di elaborazione senza aumentare i costi. Puoi passare dal codice alla produzione senza complessità. Puoi connetterti a qualsiasi cloud o on-premise, connetterti ai tuoi database, datalake e magazzini, connetterti al tuo Git per il controllo delle versioni e utilizzare qualsiasi framework desideri. Lo sviluppo modulare basato su grafi elimina la ricodifica. Poi distribuzioni con un solo clic e passaggi senza soluzione di continuità per una produzione fluida. Distribuisci prodotti ai tuoi utenti finali: costruisci app che utilizzano il DAG come backend altamente scalabile. Distribuisci API con monitoraggio automatico, documentazione e gestione DNS. Flussi di lavoro programmati per l'elaborazione batch che alimentano i tuoi dashboard BI. Distribuisci agenti che alimentano le automazioni AI nella tua organizzazione.