Epigos AI bietet eine All-in-One-Lösung für Unternehmen, die die Kraft der Computer Vision nutzen möchten. Die Plattform ermöglicht es den Nutzern, ihre Daten effizient zu annotieren, komplexe KI-Modelle zu trainieren und diese Modelle nahtlos in die Produktion zu überführen. Sie ist speziell darauf ausgelegt, komplexe KI-Prozesse zugänglich zu machen, sodass Organisationen ihre Abläufe mit modernster Technologie optimieren und Automatisierung sowie Effizienz in verschiedenen Anwendungen wie Qualitätssicherung und Fehlerinspektion fördern können.

Qualint AI ist eine leistungsstarke Plattform für augmentierte künstliche Intelligenz, die für die Qualitätssicherung in Produktionsumgebungen entwickelt wurde. Durch die Kombination von KI-Fähigkeiten mit menschlichem Überblick erhöht sie die Genauigkeit und Effizienz von Qualitätskontrollprozessen. Benutzer können diese Plattform nutzen, um ihre Qualitätssicherungs-Workflows zu optimieren und die typischerweise mit herkömmlichen QA-Methoden verbundenen Zeit- und Fehlerquoten erheblich zu reduzieren. Qualint AI bietet umsetzbare Einblicke, die Organisationen helfen, hohe Standards aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Innovationen in der Produktentwicklung zu fördern.

Real-Agents soll die Erstellung und Koordination von KI-gestützten Agenten vereinfachen, die komplexe Aufgaben autonom ausführen können. Basierend auf Python und kompatibel mit major großen Sprachmodellen, bietet das Framework eine modulare Architektur mit Kernkomponenten für Sprachverständnis, Schlussfolgerung, Speicher und Werksexecution. Entwickler können externe Dienste wie Web-APIs, Datenbanken und benutzerdefinierte Funktionen schnell integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern. Real-Agents unterstützt Speichermechanismen zur Beibehaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg, ermöglicht Multi-Turn-Gespräche und lang laufende Workflows. Die Plattform enthält zudem Tools für Protokollierung, Debugging und Skalierung von Agenten in Produktionsumgebungen. Durch die Abstraktion niedriger Ebenen vereinfacht Real-Agents den Entwicklungszyklus, sodass Teams sich auf aufgabenspezifische Logik und effiziente automatisierte Lösungen konzentrieren können.