Ceylon AI utiliza grandes modelos de lenguaje para traducir sus necesidades de infraestructura en código ejecutable y llamadas API. Simplemente describa en inglés sencillo el entorno o servicio que desea, y Ceylon AI crea scripts de Terraform o invoca directamente las APIs del proveedor en la nube. Soporta AWS, Azure, GCP, Kubernetes y más. La detección de desviaciones integrada le alerta cuando la infraestructura en vivo diverge del estado declarado. La estimación de costos, análisis de seguridad, registros de auditoría y cumplimiento de políticas aseguran que sus entornos permanezcan conformes, optimizados y confiables durante todo su ciclo de vida.

CompliantLLM permite a las empresas una solución integral de cumplimiento para implementaciones de grandes modelos de lenguaje. Al integrar el SDK o el gateway API de CompliantLLM, todas las interacciones LLM son interceptadas y evaluadas según políticas definidas por el usuario, incluyendo reglas de privacidad de datos, regulaciones específicas del sector y estándares de gobernanza corporativa. La información sensible se redacción o enmascara automáticamente, asegurando que los datos protegidos nunca abandonen la organización. La plataforma genera registros de auditoría inmutables y dashboards visuales que permiten a los responsables de cumplimiento y seguridad monitorear patrones de uso, investigar posibles violaciones y producir informes de cumplimiento detallados. Con plantillas de políticas personalizables y control de acceso basado en roles, CompliantLLM simplifica la gestión de políticas, acelera la preparación para auditorías y reduce el riesgo de incumplimiento en flujos de trabajo de IA.

La orquestación de IA multi-agente permite que equipos de agentes de IA autónomos trabajen juntos en objetivos predefinidos o dinámicos. Cada agente puede configurarse con roles, capacidades y almacenes de memoria únicos, interactuando a través de un orquestador central. El marco se integra con proveedores de LLM (por ejemplo, OpenAI, Cohere), bases de datos vectoriales (por ejemplo, Pinecone, Weaviate) y herramientas definidas por el usuario. Soporta extender comportamientos de agentes, monitoreo en tiempo real y registro para auditorías y depuración. Ideal para flujos de trabajo complejos como respuestas a preguntas en múltiples pasos, pipelines de generación automática de contenido o sistemas de toma de decisiones distribuidos, acelera el desarrollo al abstraer la comunicación entre agentes y proporcionar una arquitectura plug-in para experimentación rápida y despliegue en producción.

El Agente MultiModal de Solana es un marco de código abierto que combina modelos de IA de vanguardia—GPT para texto, DALL·E para imágenes, Whisper para transcripción y síntesis de audio, además de generación de video—con la cadena de bloques de Solana. Ofrece una arquitectura modular de servidor y API RESTful, aplicando pagos en SOL por solicitud on-chain. Los desarrolladores configuran su billetera de Solana y credenciales de OpenAI, despliegan el agente y envían solicitudes multimodales vía UI o API. Las respuestas se entregan con recibos de transacción asociados. Este diseño soporta micropagos, auditabilidad y servicios de IA descentralizados, ideales para dApps Web3 y plataformas de contenido creativo.

El agente de Integry IA es una plataforma de integración y automatización sin código que usa modelos de lenguaje avanzados para permitir a los usuarios diseñar, desplegar y gestionar trabajadores digitales inteligentes. Aprovechando más de 1000 conectores preconstruidos para aplicaciones como Salesforce, Slack, HubSpot y QuickBooks, transforma instrucciones en lenguaje natural en flujos de trabajo completos sin codificación API manual. Los usuarios definen desencadenantes, acciones y lógica condicional a través de una interfaz guiada o indicaciones conversacionales. Las sugerencias impulsadas por IA aceleran la creación de flujos, mientras que los paneles en tiempo real ofrecen visibilidad en la ejecución de tareas, manejo de errores y análisis de rendimiento. Integry también garantiza seguridad y cumplimiento a nivel empresarial mediante control de acceso basado en roles y registros de auditoría, asegurando automatización escalable para cualquier equipo.

Secure Agent Augmentation proporciona un SDK en Python y un conjunto de módulos auxiliares para envolver las llamadas a herramientas de agentes de IA con controles de seguridad. Soporta integración con marcos LLM populares como LangChain y Semantic Kernel, y se conecta a bóvedas de secretos (p. ej., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). La encriptación en reposo y en tránsito, control de acceso basado en roles y registros de auditoría garantizan que los agentes puedan ampliar su razonamiento con bases de datos y APIs internas sin exponer datos sensibles. Los desarrolladores definen puntos finales seguros, configuran políticas de autenticación y inicializan una instancia de agente aumentado para realizar consultas seguras a fuentes de datos privadas.