Examly ist eine KI-gesteuerte Plattform, die sich auf die Automatisierung und Verwaltung von Campus-Rekrutierungsprozessen spezialisiert hat. Sie bietet eine mobile Lösung, die Bewertungen und Beurteilungen für Unternehmen und Bildungseinrichtungen vereinfacht. Unternehmen können von ihren sicheren, problemfreien Tools zur Durchführung von Online-Prüfungen, Probetests und Übungssitzungen profitieren. Ideal für Unternehmensrekrutierungen, akademische Bewertungen und Coaching-Zentren integriert Examly fortschrittliche Analytik und maschinelles Lernen, um das Einstellungs- und Lernerlebnis zu verbessern und einen standardisierten, transparenten und effizienten Prozess zu gewährleisten.

IELTSMock ist eine Online-Plattform, die entwickelt wurde, um Einzelpersonen bei der Vorbereitung auf die IELTS-Prüfung zu helfen. Es bietet ausführliche Übungstests, zeitlich begrenzte Quiz und aufschlussreiche Ressourcen, die den Nutzern helfen, das Prüfungsformat zu verstehen und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und sofortigem Feedback gewährleistet IELTSMock eine effiziente und effektive Vorbereitungserfahrung.

OpenAgents Builder bietet eine visuelle, No-Code-Umgebung, in der Benutzer KI-Agenten-Workflows durch Drag-and-Drop-Komponenten für LLM-Aufrufe, Logikzweige und API-Aktionen zusammenstellen können. Die Plattform unterstützt Integrationen mit großen Sprachmodellen wie OpenAI GPT und Anthropic’s Claude und erlaubt benutzerdefinierte API-Connectoren für Geschäftssysteme wie CRMs oder Datenbanken. Agenten können den Gesprächskontext über Sitzungen hinweg mit Speichermodulen aufrechterhalten. Eingebaute Vorlagen für Kundensupport, Lead-Qualifizierung und Wissensbasis-Recherche beschleunigen die Erstellung. Nach der Konfiguration werden die Agenten direkt in der Schnittstelle getestet, dann per Embed-Code, Widget oder Integrationen mit Slack und Microsoft Teams bereitgestellt. Dashboards mit Echtzeit-Analysen verfolgen Interaktionen, Nutzungsmuster und Leistungskennzahlen, um das Verhalten und die Genauigkeit der Agenten kontinuierlich zu verbessern.