1) LangSmith $12-16M ARR
Сервис для трейсинга ЛЛМок - что то типо datadog для ии. Можно смотреть "логи" вызовов моделей, системный промпты, тул колы итп. Это особенно важно когда у нас есть куча агентов которые вызывают друг друга, передают друг другу информацию, подставляют ответы друг друга к себе в контекст, и по обычным логом не разберешь почему оно иногда ломается.
2) LangGraph Platform <$1 M ARR
Думаю что все кто хоть раз писал агентов сталкивался с проблемой большого числа boiler plate кода
0) ретраи на все запросы к ллм
1) кастомные вызовы для всех моделей
2) передача контекста в цикле
3) достань положи историю переписки из бд
4) Написать очередное ветвление поведения по knowelage map
Они делают low code платформу, что бы вместо того что б написать if ... else ... ты пишешь что то типо
workflow.add_edge(START, "generate_query_or_respond")
# Decide whether to retrieve
workflow.add_conditional_edges(
"generate_query_or_respond",
# Assess LLM decision (call `retriever_tool` tool or respond to the user)
tools_condition,
{
# Translate the condition outputs to nodes in our graph
"tools": "retrieve",
END: END,
},
)
# Edges taken after the `action` node is called.
workflow.add_conditional_edges(
"retrieve",
# Assess agent decision
grade_documents,
)
workflow.add_edge("generate_answer", END)
workflow.add_edge("rewrite_question", "generate_query_or_respond")
3) Еще есть
магазин промптов LangChain Hub & LangChain Templates но это вообще не revenu driven продукт