Catalyst von Raga ist eine SaaS-Plattform, die die Erstellung und den Betrieb KI-gestützter Agenten in Unternehmen vereinfacht. Benutzer können Daten aus Datenbanken, CRMs und Cloud-Speichern in Vektor-Communities einbringen, Speicherrichtlinien konfigurieren und mehrere LLMs orchestrieren, um komplexe Anfragen zu beantworten. Der visuelle Builder ermöglicht Drag-and-Drop-Workflows, Tool- und API-Integrationen sowie Echtzeit-Analysen. Nach der Konfiguration können Agenten als Chat-Schnittstellen, APIs oder eingebettete Widgets bereitgestellt werden, mit rollenbasiertem Zugriff, Audit-Logs und Skalierbarkeit für den produktiven Einsatz.

Der Integry AI Agent ist eine No-Code-Integrations- und Automatisierungsplattform, die fortschrittliche Sprachmodelle verwendet, um Nutzern das Design, die Bereitstellung und Verwaltung intelligenter digitaler Arbeiter zu ermöglichen. Mit über 1000 vorgefertigten Konnektoren zu Apps wie Salesforce, Slack, HubSpot und QuickBooks verwandelt er natürliche Anweisungen in durchgehende Workflows ohne API-Codierung. Nutzer definieren Trigger, Aktionen und Bedingungen über eine geführte Oberfläche oder Chat-basierte Eingaben. KI-gesteuerte Vorschläge beschleunigen die Flow-Erstellung, während Echtzeit-Dashboards Einblick in Aufgaben, Fehlerbehandlung und Leistungsanalysen bieten. Integry gewährleistet auch enterprise-geeignete Sicherheit und Compliance durch rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Logs, was skalierbare Automatisierung für jedes Team sicherstellt.

Secure Agent Augmentation bietet ein Python-SDK und eine Reihe von Hilfemodulen, um AI-Agenten-Tool-Aufrufe mit Sicherheitskontrollen zu umwickeln. Es unterstützt die Integration mit beliebten LLM-Frameworks wie LangChain und Semantic Kernel und verbindet sich mit Geheimnisspeichern (z. B. HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Prüfpfade stellen sicher, dass Agenten ihre Überlegungen mit internen Wissensdatenbanken und APIs erweitern können, ohne sensible Daten offenzulegen. Entwickler definieren geschützte Tool-Endpunkte, konfigurieren Authentifizierungsrichtlinien und initialisieren eine augmentierte Agenteninstanz, um sichere Abfragen gegen private Datenquellen auszuführen.

Sys-Agent bietet eine sichere, selbstgehostete Umgebung, in der Benutzer natürliche Sprachbefehle ausgeben, um systembezogene Aufgaben durchzuführen. Es verbindet sich mit KI-Backends wie OpenAI, lokalen LLMs oder anderen Modellservices und übersetzt Eingaben in Shell-Befehle, Dateioperationen und Infrastrukturüberprüfungen. Benutzer können Eingaben anpassen, Aufgabenvorlagen definieren, über Docker oder Kubernetes skalieren und die Funktionalität durch Plugins erweitern. Sys-Agent protokolliert alle Aktionen und bietet Prüfpfade, um Transparenz und Sicherheit zu gewährleisten.

Abstra ist eine Python-basierte Workflow-Engine, die darauf ausgelegt ist, Geschäftsprozesse effizient zu automatisieren und zu verwalten. Sie nutzt KI zur Steigerung der Produktivität und bietet gleichzeitig volle Sichtbarkeit der Unternehmensoperationen durch Echtzeit-Insights. Mit Abstra können Benutzer automatisierte Aufgaben mit manuellen Prozessen kombinieren, die Historie mit git-kompatibler Versionierung verfolgen und prüfbare Protokolle führen. Die Plattform minimiert den Ingenieuroverhead und erleichtert es Unternehmen, ihre Workflows nahtlos zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.

AgentFence bietet eine einheitliche Sicherheitsschicht für KI-Agenten, die Richtliniendurchsetzung, Zugriffskontrolle und Anomalieerkennung umfasst. Es bietet SDKs für Python, Node.js und REST-APIs, um eine einfache Integration mit Ihren LLM-Anwendungen zu ermöglichen. Mit Echtzeit-Überwachungs-Dashboards und detaillierten Prüfspuren erhalten Compliance-Teams vollständige Einblicke in das Verhalten der Agenten. Anpassbare Richtlinien erlauben die Definition erlaubter Aktionen, Nutzungsregeln und Benutzerrollen. Automatisierte Warnmeldungen benachrichtigen die Stakeholder bei Richtlinienverletzungen, während historische Protokolle forensische Analysen und gesetzliche Berichte unterstützen.

Ceylon AI nutzt große Sprachmodelle, um Ihren Infrastrukturbedarf in ausführbaren Code und API-Aufrufe umzusetzen. Beschreiben Sie einfach die Umgebung oder den Dienst, den Sie in einfachem Englisch benötigen, und Ceylon AI erstellt Terraform-Skripte oder ruft direkt Cloud-Provider-APIs auf. Es unterstützt AWS, Azure, GCP, Kubernetes und mehr. Eingebaute Drift-Erkennung warnt Sie, wenn die Live-Infrastruktur vom angegebenen Zustand abweicht. Kostenabschätzung, Sicherheitsüberprüfungen, Audit-Logs und Richtliniendurchsetzung sorgen dafür, dass Ihre Umgebungen während ihres Lebenszyklus konform, optimiert und zuverlässig bleiben.

CompliantLLM bietet Unternehmen eine End-to-End-Compliance-Lösung für den Einsatz großer Sprachmodelle. Durch die Integration des SDK oder API-Gateways von CompliantLLM werden alle LLM-Interaktionen abgefangen und anhand benutzerdefinierter Richtlinien bewertet, einschließlich Datenschutzregeln, branchenspezifischer Vorschriften und unternehmensinterner Governance-Standards. Sensitive Informationen werden automatisch redaktiert oder maskiert, sodass geschützte Daten niemals das Unternehmen verlassen. Die Plattform erstellt unveränderliche Audit-Logs und visuelle Dashboards, die Compliance-Beauftragten und Sicherheitsteams ermöglichen, Nutzungsmuster zu überwachen, mögliche Verstöße zu untersuchen und detaillierte Compliance-Berichte zu erstellen. Mit anpassbaren Richtlinienvorlagen und rollenbasierter Zugriffskontrolle vereinfacht CompliantLLM das Richtlinienmanagement, beschleunigt die Audit-Vorbereitung und verringert das Risiko von Nichteinhaltung in KI-Workflows.

Nuzon-AI bietet ein auf Python basierendes Agenten-Framework, mit dem Aufgaben definiert, Konversationsspeicher verwaltet und Funktionen via Plugins erweitert werden können. Es unterstützt die Integration mit großen LLMs (OpenAI, lokale Modelle), sodass Agenten Webinteraktionen, Datenanalyse und automatisierte Workflows durchführen. Die Architektur umfasst ein Skill-Register, Tool-Invocation-System und eine Multi-Agenten-Orchestrationsschicht, um Agenten für Kundendienst, Forschungsunterstützung und persönliche Produktivität zu komponieren. Mit Konfigurationsdateien können Sie das Verhalten, die Speicherhaltungsrichtlinie und das Logging für Debugging oder Audit-Anforderungen anpassen.