Amico es un marco de agentes de IA que permite a los usuarios crear asistentes autónomos personalizados para diversos procesos comerciales. Mediante un constructor de flujos visual, los usuarios definen triggers como la llegada de correos electrónicos o eventos webhook, conectan con APIs de terceros y programan la lógica para el procesamiento de datos, clasificación y generación de respuestas. La plataforma soporta integraciones con Slack, Zendesk, Google Sheets y más, permitiendo a los agentes ingerir datos, realizar análisis de sentimientos, programar reuniones o generar informes. Los agentes pueden ejecutarse en horarios específicos o reaccionar en tiempo real a eventos, realizando tareas sin intervención humana. Funciones avanzadas incluyen conversaciones, flujos de trabajo en múltiples pasos y paneles de análisis de rendimiento. Con seguridad integrada y acceso basado en roles, Amico ofrece una solución escalable para automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia de los equipos.

Anda AI te permite diseñar, entrenar y desplegar agentes virtuales que se conectan a tus herramientas—correo electrónico, CRM, hojas de cálculo, aplicaciones de chat y más—y realizan automáticamente tareas basadas en reglas o IA. Define desencadenantes, flujos de trabajo y mapeos de datos mediante un constructor visual, y monitoriza el rendimiento de los agentes en paneles en tiempo real. Los casos de uso incluyen la clasificación de correos, informes automáticos, procesamiento de facturas, escucha social y actualizaciones de CRM, todo 24/7 sin codificación.

SuperAgentX permite a empresas y desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante una interfaz intuitiva sin código. Los usuarios empiezan definiendo comportamientos y flujos de trabajo del agente usando un editor de arrastrar y soltar, luego integran servicios externos y APIs para ampliar las capacidades del agente, como búsquedas CRM, consultas a bases de datos o plataformas de comunicación de terceros. Funciones avanzadas de programación y automatización permiten a los agentes ejecutar tareas en horarios o desencadenantes específicos, mientras que la monitorización en tiempo real y el registro proporcionan insights sobre la actividad del agente. Los agentes desplegados pueden accederse mediante interfaces de chat, endpoints REST o widgets embebidos, siendo ideales para chatbots de soporte, asistentes de recuperación de datos y automatización de procesos en diversos sectores.

La Biblioteca de Cumplimiento de Dialogflow en Python es un marco de código abierto que maneja solicitudes HTTP de Dialogflow, mapea las intenciones a funciones manejadoras en Python, administra sesiones y contextos de salida, y construye respuestas estructuradas incluyendo texto, tarjetas, chips de sugerencias y cargas útiles personalizadas. Abstrae la estructura JSON de la API webhook de Dialogflow en clases y métodos Python convenientes, acelerando la creación de backend conversacionales y reduciendo el código boilerplate en la integración con bases de datos, sistemas CRM o APIs externas.