Co-Sight es un marco de trabajo de IA de código abierto que simplifica el desarrollo y despliegue de soluciones de análisis de video en tiempo real. Proporciona módulos para la ingestión de datos de video, preprocesamiento, entrenamiento de modelos y inferencia distribuida en edge y en la nube. Con soporte integrado para detección de objetos, clasificación, seguimiento y orquestación de pipelines, Co-Sight garantiza procesamiento de baja latencia y alto rendimiento. Su diseño modular se integra con bibliotecas populares de aprendizaje profundo y escala sin problemas usando Kubernetes. Los desarrolladores pueden definir pipelines mediante YAML, desplegar con Docker y monitorear el rendimiento a través de un panel web. Co-Sight permite a los usuarios construir aplicaciones avanzadas de visión para vigilancia urbana, transporte inteligente e inspección de calidad industrial, reduciendo el tiempo de desarrollo y la complejidad operativa.

Dive es un marco de trabajo en Python de código abierto, diseñado para crear y ejecutar agentes de IA autónomos que puedan realizar tareas de múltiples pasos con intervención manual mínima. Al definir perfiles de agentes en archivos de configuración YAML simples, los desarrolladores pueden especificar APIs, herramientas y módulos de memoria para tareas como recuperación de datos, análisis y orquestación de pipelines. Dive gestiona el contexto, estado y ingeniería de prompts, permitiendo flujos de trabajo flexibles con manejo de errores y registro integrados. Su arquitectura modular soporta una amplia gama de modelos lingüísticos y sistemas de recuperación, facilitando la construcción de agentes para automatización de atención al cliente, generación de contenido y procesos DevOps. El marco escala desde prototipos hasta producción, ofreciendo comandos CLI y endpoints API para integrar agentes sin problemas en sistemas existentes.

Coffee-Shop-AI-Agents es un marco de código abierto para construir y desplegar agentes de IA especializados que automatizan funciones clave en cafeterías. Aprovechando LangChain y modelos de OpenAI, el proyecto proporciona agentes modulares, incluyendo un agente barista que maneja pedidos complejos, ofrece recomendaciones de personalización y gestiona la disponibilidad de ingredientes. El agente cajero procesa pagos, emite recibos digitales y rastrea métricas de ventas. Un agente gerente genera previsiones de inventario, sugiere programas de reabastecimiento y analiza datos de rendimiento. Con prompts y configuraciones de pipeline personalizables, los desarrolladores pueden adaptar rápidamente estos agentes a las políticas y menús específicos de la tienda. El repositorio incluye scripts de configuración, integraciones API y workflows de ejemplo para simular interacciones con clientes realistas y análisis operativos en un entorno amigable para desarrolladores.