Ducky befähigt Teams, benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, ohne Code zu schreiben. Sie können Dokumente, Tabellen oder CRM-Datensätze als Wissensquellen einlesen und Absichtserkennung, Entitätsextraktion sowie Multi-Step-Workflows per Drag-and-Drop-Interface konfigurieren. Ducky unterstützt die Integration mit REST-APIs, Datenbanken und Webhooks und bietet Multi-Channel-Deployment über Web-Chat-Widgets, Slack und Chrome-Erweiterungen. Echtzeit-Analysen liefern Einblicke in Gesprächsvolumen, Nutzerzufriedenheit und Agentenleistungen. Rollenspezifische Zugriffssteuerungen und Versionierung sorgen für unternehmensgerechte Governance bei gleichzeitig schnellen Iterationszyklen.

Agent Analytics AI wurde entwickelt, um umfassende Leistungsanalysen für KI-Agenten bereitzustellen. Zu den einzigartigen Merkmalen gehören das Verfolgen von Benutzerinteraktionen, das Messen von Schlüssel-Leistungsindikatoren (KPI) und das Bereitstellen umsetzbarer Einsichten zur Verbesserung der operativen Effizienz. Die Plattform nutzt fortgeschrittene Algorithmen zur Datenanalyse, so dass Nutzer ihre KI-Strategien optimieren und systematisch die Ergebnisse der Engagements verbessern können. Durch den Fokus auf die Benutzererfahrung hilft Agent Analytics AI Organisationen sicherzustellen, dass ihre KI-Agenten die beste Leistung erbringen.

Die Enterprise AI Agents Spezifikation definiert eine umfassende Spezifikation für unternehmenstaugliche KI-Agenten, einschließlich Manifest-Schemata für Agentenidentität, Beschreibung, Trigger, Speicherverwaltung und unterstützte Tools. Das Framework umfasst JSON-basierte Tool-Definitionsformate, Richtlinien für Pipeline- und Workflow-Orchestrierung sowie Versionierungsstandards, um konsistente Deployments sicherzustellen. Es unterstützt Erweiterbarkeit durch benutzerdefinierte Tool-Registrierung, Sicherheits- und Governance-Best Practices sowie Integration in verschiedene Laufzeiten. Durch die Befolgung des offenen Standards können Teams KI-Agenten in mehreren Umgebungen erstellen, teilen und warten, was Zusammenarbeit, Skalierbarkeit und einheitliche Entwicklungsprozesse innerhalb großer Organisationen fördert.

MCP Context Forge ermöglicht es Entwicklern, mehrere Kanäle wie Text, Code, Einbettungen und benutzerdefinierte Metadaten zu definieren und sie zu kohäsiven Kontextfenstern für KI-Agenten zu orchestrieren. Durch seine Pipeline-Architektur automatisiert es die Segmentierung der Quelldaten, bereichert sie mit Anmerkungen und merge die Kanäle basierend auf konfigurierbaren Strategien wie Prioritätsgewichtung oder dynamischem Pruning. Das Framework unterstützt adaptive Kontextlängenverwaltung, retrieval-gestützte Generierung und eine nahtlose Integration mit IBM Watson und Drittanbieter-LLMs, um sicherzustellen, dass KI-Agenten relevanten, prägnanten und aktuellen Kontext erhalten. Dies verbessert die Leistung bei Aufgaben wie Konversations-KI, Dokumenten-Q&A und automatischer Zusammenfassung.