Как мы оцениваем AI-агентов

Qantcore оценивает AI-агентов по прозрачной многомерной методологии. Никаких чёрных ящиков и платных рейтингов.

1. Рейтинг (★ 1–5)

Композитная оценка: качество документации, активность сообщества, частота релизов, стабильность API, пользовательские отзывы. Минимум 3 источника данных для публикации рейтинга. Указывается доверительный интервал при наличии.

2. Классификация зрелости

Enterprise — 4.5★+, 500+ отзывов, production-внедрения
Production — 4.0★+, активное сообщество, подтверждённые кейсы
Growing — 3.0★+, регулярные обновления, растущее adoption
New — недавно запущен, данные накапливаются

3. Индекс свежести (0–100%)

Рассчитывается из: дата последнего релиза, частота коммитов, обновления документации, время реакции сообщества. Выше 80% = активно поддерживается. Ниже 30% = устаревший — помечается для проверки.

4. Сигнал скорости

↑↑ = ускоряется (свежесть > 80%, еженедельные релизы) · ↑ = растёт (свежесть > 60%) · → = стабилен · ↓ = затухает (свежесть < 30%, нет обновлений)

5. Развёртывание

🏠 Local = работает на вашем железе (Docker, Python CLI, self-hosted). ☁️ Cloud = только SaaS, требует инфраструктуры вендора. Гибридные решения отмечаются отдельно.

6. Методология сравнений

Попарные сравнения используют 9 стандартизированных метрик. Зелёная подсветка = лучший в категории. Все данные обновляются ежедневно из официальных источников, документации и обратной связи сообщества. Никаких AI-сгенерированных оценок — каждый рейтинг отслеживается до источника данных.

7. Актуальность данных

Каталог обновляется ежедневно. Каждая карточка показывает дату последнего обновления. Устаревшие записи (30+ дней без обновлений) помечаются. Наш пайплайн запускает автоматические проверки каждые 24 часа.

Почему Qantcore

Техническая глубина
Анализ инженерного уровня, а не маркетинговые тексты. Мы тестируем развёртывание, а не просто функции.
Интеллект развёртывания
Локально vs облако, Docker-готовность, требования к инфраструктуре — всё, что нужно для реального запуска.
Фреймворк-первый подход
Организовано по значимым критериям: глубина оркестрации, модель памяти, tool-calling, расширяемость.
Прозрачная методология
Каждая оценка отслеживаема. Никаких рейтингов чёрного ящика. Никаких платных размещений.