GPT4Sales ermöglicht es Unternehmen, personalisierte KI-Agenten zu erstellen, um ihre Vertriebs- und Kundenserviceprozesse zu optimieren und zu automatisieren. Diese KI-Agenten können in wenigen Minuten ohne technische Fähigkeiten eingerichtet werden. Die Plattform ist speziell dafür entwickelt, mit beliebten Messaging-Apps wie WhatsApp und Telegram zu arbeiten, sodass Unternehmen mit Kunden interagieren, Informationen bereitstellen und Buchungen effektiv mit KI, die auf ihren spezifischen Produkt- und Servicedaten trainiert wurde, bearbeiten können.

Jotform AI-Agenten sind innovative Software-Tools, die Aufgaben im Kundenservice und Support automatisieren. Sie bieten Echtzeit-Hilfe, beantworten Nutzeranfragen und führen Kunden durch verschiedene Prozesse. Durch den Einsatz von konversationaler KI-Technologie verbessern diese Agenten die Effizienz, verringern die Arbeitsbelastung menschlicher Agenten und verbessern das Gesamterlebnis des Nutzers. Jotform AI-Agenten können an die Stimme Ihrer Marke angepasst werden und wurden entwickelt, um nahtlos mit verschiedenen Plattformen zu integrieren und dynamische sowie interaktive Lösungen für den Kundenservice anzubieten.

MInD ist ein in Python geschriebenes Speichersystem, das darauf ausgelegt ist, LLM-gesteuerten KI-Agenten mit robusten Speicherfunktionen auszustatten. Es ermöglicht Agenten, Benutzereingaben und Systemereignisse als episodische Protokolle zu erfassen, diese Protokolle in semantische Zusammenfassungen zu kondensieren und kontextabhängige Erinnerungen bei Bedarf abzurufen. Mit konfigurierbaren Aufbewahrungsrichtlinien, Ähnlichkeitssuche und automatischer Zusammenfassung pflegt MInD eine persistente Wissensbasis, die bei der Inferenz konsultiert wird. Dies stellt sicher, dass sie frühere Interaktionen genau abrufen, Antworten auf Basis der Historie anpassen und personalisierte, kohärente Dialoge über mehrere Sitzungen hinweg liefern.

Tongui Agent stellt eine modulare Architektur bereit, mit der KI-Agenten erstellt werden können, die Gesprächszustände aufrechterhalten, externe Tools nutzen und mehrere Sub-Agenten koordinieren. Entwickler konfigurieren LLM-Backends, definieren benutzerdefinierte Aktionen und hängen Speicher-Module an, um den Kontext zu speichern. Das Framework umfasst ein SDK, CLI und Middleware-Hooks für Beobachtbarkeit, um die Integration in Web- oder Node.js-Anwendungen zu erleichtern. Unterstützte LLMs sind OpenAI, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle.