Cekura, früher bekannt als Vocera, bietet bahnbrechende Test- und Bewertungsdienste für KI-Sprachagenten an. Entworfen für Organisationen, die KI-gesteuerte Kundeninteraktionen nutzen, gewährleistet Cekura reibungslose und effiziente Agentenleistungen. Mithilfe von Workflows, Personas und echtem Audio hilft Cekura, unzählige Szenarien zu simulieren, um Sprachagenten anhand von benutzerdefinierten Metriken zu bewerten und zu optimieren. Darüber hinaus bietet es umsetzbare Erkenntnisse, Echtzeitüberwachung und sofortige Benachrichtigungen für eine optimale Agentenleistung.

Semi Agent bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von KI-Agenten, die planen, Aktionen ausführen und Kontext über die Zeit hinweg erinnern können. Es integriert sich mit beliebten Sprachmodellen, unterstützt Tool-Definitionen für spezielle Funktionen und liest konversationellen oder auf Aufgaben ausgerichteten Speicher. Entwickler können Schritt-für-Schritt-Pläne definieren, externe APIs oder Skripte als Tools einbinden und integrierte Protokollierung nutzen, um das Verhalten der Agenten zu debuggen und zu optimieren. Das Open-Source-Design und die Python-Basis ermöglichen einfache Anpassungen, Erweiterungen und Integration in bestehende Pipelines.

WorFBench ist ein umfassendes Open-Source-Framework zur Bewertung der Fähigkeiten von KI-Agenten basierend auf großen Sprachmodellen. Es bietet eine vielfältige Aufgabenpalette – von Reiseplanung bis zu Code-Generierungs-Workflows – alle mit klar definierten Zielen und Evaluationsmetriken. Nutzer können benutzerdefinierte Agentenstrategien konfigurieren, externe Tools über standardisierte APIs integrieren und automatisierte Bewertungen durchführen, die Leistung bei Zerlegung, Planungstiefe, Tool-Aufrufgenauigkeit und Endergebnisqualität aufzeichnen. Eingebaute Visualisierungs-Dashboards helfen, den Entscheidungsweg jedes Agenten nachzuvollziehen, wodurch Stärken und Schwächen leicht identifiziert werden können. Das modulare Design von WorFBench ermöglicht eine schnelle Erweiterung um neue Aufgaben oder Modelle und fördert reproduzierbare Forschung sowie vergleichende Studien.