Asteroid AI ofrece un conjunto completo para crear agentes conversacionales inteligentes sin codificación. Las empresas comienzan cargando documentación, FAQs o catálogos de productos en la base de conocimientos de Asteroid. La plataforma usa NLP avanzado y aprendizaje automático para entrenar, refinar y personalizar las respuestas del agente. Los equipos pueden personalizar personalidades, establecer reglas de respaldo y definir flujos de trabajo automáticos para cualificación de leads o enrutamiento de tickets. Una vez configurados, los agentes pueden desplegarse en sitios web, aplicaciones móviles o plataformas de mensajería mediante códigos de inserción o API simples. Los paneles en tiempo real rastrean conversaciones, satisfacción del usuario y métricas de desempeño del agente, permitiendo una optimización continua. Las funciones de seguridad incluyen cifrado de datos, controles de acceso basados en roles y cumplimiento con estándares importantes de privacidad. Asteroid escala desde startups hasta empresas, agilizando el compromiso con el cliente y la eficiencia operacional.

Autodm AI es una plataforma de IA generativa diseñada para crear agentes conversacionales que imitan interacciones humanas. Estos agentes inteligentes pueden gestionar múltiples conversaciones simultáneamente, proporcionando experiencias personalizadas e inmersivas que aumentan la participación del cliente y las ventas. La plataforma ofrece orquestación de múltiples agentes, gestión de datos y características avanzadas de moderación. Está específicamente diseñada para organizaciones públicas y privadas que buscan mejorar el servicio al cliente, automatizar respuestas y obtener una comprensión más profunda del comportamiento del consumidor.

El Agente Anna Mobile LLM es un marco de IA conversacional diseñado para una integración perfecta en la aplicación móvil de Anna Money. Emplea grandes modelos de lenguaje para interpretar las entradas en lenguaje natural del usuario, recuperar datos en tiempo real de cuentas y transacciones via API seguras, y realizar tareas como categorización de gastos, resúmenes de transacciones y consejos presupuestarios. Los desarrolladores pueden configurar herramientas, desencadenantes y memorias de contexto personalizadas para adaptar el agente a flujos de trabajo financieros específicos. Con soporte integrado para OpenAI, Azure OpenAI y modelos transformadores locales, además de una interfaz React Native, el agente asegura asistencia financiera personalizable, segura y receptiva en dispositivos iOS y Android.

La plataforma Bolna AI ofrece un conjunto completo para construir agentes conversacionales impulsados por IA. Incluye un constructor visual para diseñar flujos de diálogo, una potente canalización de ingestión de documentos con búsqueda vectorial semántica para recuperación de conocimientos y soporte para múltiples idiomas. Las integraciones con Slack, Microsoft Teams y widgets web están disponibles de forma inmediata, mientras que las API permiten una integración profunda en aplicaciones personalizadas. Los paneles de análisis ofrecen información sobre uso y rendimiento. La arquitectura modular de Bolna permite prototipado rápido, refinamiento iterativo y despliegue escalable en entornos empresariales.

e2e-chainlit-chatbot es un proyecto de ejemplo que demuestra el ciclo completo de desarrollo de un agente de IA conversacional usando Chainlit. El repositorio incluye código de extremo a extremo para lanzar un servidor web local que hospeda una interfaz de chat interactiva, integrándose con modelos de lenguaje grandes para respuestas, y gestionando el contexto de la conversación entre mensajes. Incluye plantillas de prompts personalizables, flujos multi-agente, y streaming en tiempo real de las respuestas. Los desarrolladores pueden configurar claves API, ajustar parámetros del modelo, y extender el sistema con lógica personalizada o integraciones. Con dependencias mínimas y documentación clara, este proyecto acelera la experimentación con chatbots dirigidos por IA y proporciona una base sólida para asistentes conversacionales de nivel productivo. También incluye ejemplos para personalizar componentes front-end, registro y manejo de errores. Diseñado para una integración fluida con plataformas en la nube, soporta tanto prototipos como casos de uso en producción.