GPT4Sales empodera a las empresas para crear agentes de IA personalizados que agilizan y automatizan sus procesos de ventas y atención al cliente. Estos agentes de IA se pueden configurar en minutos sin necesidad de habilidades técnicas. La plataforma está diseñada específicamente para trabajar con aplicaciones de mensajería populares como WhatsApp y Telegram, permitiendo a las empresas interactuar con los clientes, proporcionar información y gestionar reservas de manera efectiva utilizando IA entrenada con sus datos específicos de producto y servicio.

Los Agentes AI de Jotform son herramientas de software innovadoras que automatizan las tareas de soporte y atención al cliente. Proporcionan asistencia en tiempo real, responden consultas de los usuarios y guían a los clientes a través de diversos procesos. Aprovechando la tecnología de IA conversacional, estos agentes mejoran la eficiencia, reducen la carga de trabajo de los agentes humanos y mejoran la experiencia general del usuario. Los Agentes AI de Jotform pueden personalizarse para adaptarse a la voz de su marca y están diseñados para integrarse sin problemas con diferentes plataformas, ofreciendo soluciones de atención al cliente dinámicas e interactivas.

MInD es un marco de memoria basado en Python diseñado para potenciar agentes de IA impulsados por LLM con capacidades de memoria robustas. Permite a los agentes captar entradas de usuario y eventos del sistema como registros episódicos, condensar esos registros en resúmenes semánticos y recuperar memorias relevantes según se requiera. Con políticas de retención configurables, búsqueda por similitud y resumen automatizado, MInD mantiene una base de conocimientos persistente que los agentes consultan durante la inferencia. Esto asegura que recuerden interacciones previas con precisión, adapten respuestas en función del historial y entreguen diálogos personalizados y coherentes en múltiples sesiones.

Tongui Agent proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que puedan mantener el estado de la conversación, aprovechar herramientas externas y coordinar múltiples sub-agentes. Los desarrolladores configuran los backends LLM, definen acciones personalizadas y ajustan módulos de memoria para almacenar el contexto. El marco incluye un SDK, CLI y hooks middleware para observabilidad, facilitando su integración en aplicaciones web o Node.js. Los LLM soportados incluyen OpenAI, Azure OpenAI y modelos de código abierto.