# Activeloop

Activeloop 提供持续学习基础设施，涵盖版本化 AI 数据、跨团队共享的智能体记忆，以及针对目标硬件验证软件优化的工作流，适用于 AI、数据和软件工程团队。

- Findings24: <https://findings24.com/zh-CN/tools/activeloop>
- 网站: <https://activeloop.ai>
- 价格: Freemium
- 分类: AI开发者工具, AI 智能体基础设施

## 什么是 Activeloop？

Activeloop 提供持续学习基础设施，包含三个组成部分：Deeplake 用于版本化 AI 数据，Hivemind 用于共享智能体记忆，Refinery 用于软件优化。它们共享基础设施，并围绕生产反馈组织工作流程：观察工作、记住执行轨迹、改进下一轮，并在发布前验证变更。

数据部分将向量和张量与查询功能及 GPU 流式传输相结合。记忆部分捕获智能体执行轨迹，并在团队间分发技能。Refinery 提供可部署的循环运行器，可针对团队的硬件、工作负载和正确性要求生成并测试候选内核。

## Activeloop 能做什么？

### 版本化 AI 数据引擎

Deeplake 结合了向量和张量存储、版本控制、查询支持、用于微调的 GPU 流式传输，以及无服务器 Postgres 接口。

### 共享智能体记忆

Hivemind 捕获智能体执行轨迹，在团队间同步，并分发由此形成的技能。

### 可部署的优化循环

Refinery 将生成、编译、基准测试和验证整合为一个引擎，持续处理选定的优先工作负载。

### 参考测试与发布门禁

候选内核在目标硬件上进行基准测试，与参考算子进行核对，并评估是否存在回归，然后再使用部署钩子。

### 遥测与可衡量的规格

生产环境信号会输入后续优化周期。团队会在启动范围明确的项目之前设定加速目标、延迟预算和准确率下限。

## 使用场景

### 组织智能体数据

对向量和张量数据进行版本管理并使其可查询，同时为微调工作负载提供 GPU 流式传输。

### 在团队间共享智能体经验

将执行轨迹转化为组织记忆和技能，以便同步和分发。

### 针对目标硬件优化工作负载

为迭代式内核优化项目提供模型图、算子轨迹、硬件配置、基准测试目标和正确性测试。

## 常见问题

### 这三个组成部分有何不同？

Deeplake 是数据引擎，Hivemind 负责共享智能体记忆，Refinery 负责持续优化。请根据需要解决的数据、记忆或工作负载问题选择相应部分。

### Refinery 项目需要哪些输入，又会交付什么？

输入包括模型图、算子轨迹、硬件配置、基准测试目标和正确性测试。输出包括优化后的内核、性能报告、可复用的内核库和部署钩子。

### 如何检查改进效果？

该循环会生成并编译候选方案，在目标硬件上进行基准测试，检查其是否符合参考正确性并排查回归，然后将结果用于后续迭代。项目目标由可衡量的规格定义。

### 采用何种访问与交付方式？

该基础设施栈的各组成部分均有各自的产品入口。Refinery 提供为期 90 天、范围明确的试点，覆盖 3 至 5 个优先工作负载；达到商定的加速目标后，可转为平台合作。项目范围和目标由团队共同设定。

## 快速信息

- **产品类型**: 持续学习基础设施栈
- **组成部分**: Deeplake 数据；Hivemind 记忆；Refinery 软件优化
- **主要团队**: AI、数据和软件工程团队
- **内核项目输入**: 模型图、算子轨迹、硬件、基准测试和正确性测试
- **验证方式**: 参考正确性、目标硬件基准测试和回归检查