С помощью выложенного в общий доступ Stalactite разработчик может обучать модели искусственного интеллекта и делать прогнозы с использованием данных, которые хранятся на различных устройствах и принадлежат разным владельцам. Фреймворк на языке Python содержит алгоритмы машинного обучения для работы с табличными данными и изображениями в задачах регрессии и классификации, но может применяться и для задачи рекомендаций, отмечают его разработчики. Сетевой уровень Stalactite построен на технологии Protobuf, позволяющей передавать данные без синхронизации.

Фреймворк был представлен специалистами из Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» Университета ИТМО на конференции по рекомендательным системам RecSys в октябре 2024 года.