Octo revoluciona la forma en que los usuarios analizan datos en Google Sheets. Con sus avanzadas capacidades de procesamiento de lenguaje natural, Octo permite a los usuarios escribir consultas como si estuvieran pidiendo información a un compañero. Esto reduce la necesidad de fórmulas complejas y mejora la accesibilidad para usuarios de todos los niveles de habilidad. La extensión está diseñada para apoyar una variedad de tareas de análisis de datos, haciendo de ella el compañero perfecto para profesionales, estudiantes y cualquier persona que use Google Sheets para la gestión de datos.

Text2SQL.AI es una plataforma robusta impulsada por IA diseñada para convertir lenguaje natural en consultas SQL optimizadas. Proporciona una interfaz de usuario intuitiva donde los usuarios pueden introducir sus requisitos en inglés simple. El motor de IA luego traduce estas entradas en comandos SQL precisos, lo que permite una gestión eficiente y precisa de base de datos. Esta herramienta es ideal para individuos y empresas que buscan optimizar sus procesos de consulta a bases de datos sin necesidad de conocimientos profundos de SQL.

llm-ReAct implementa la arquitectura ReAct (Reasoning and Acting) para modelos de lenguaje grande, permitiendo una integración fluida del razonamiento en cadena con la ejecución de herramientas externas y el almacenamiento de memoria. Los desarrolladores pueden configurar un conjunto de herramientas personalizadas —como búsqueda web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos y calculadoras— e instruir al agente para planear tareas de múltiples pasos, invocando herramientas según sea necesario para recuperar o procesar información. El módulo de memoria integrado preserva el estado de la conversación y acciones pasadas, apoyando comportamientos del agente más conscientes del contexto. Con código modular en Python y soporte para APIs de OpenAI, llm-ReAct simplifica la experimentación y despliegue de agentes inteligentes que puedan resolver problemas de forma adaptativa, automatizar flujos de trabajo y ofrecer respuestas enriquecidas en contexto.

OmniSteward es una plataforma modular de orquestación de agentes IA construida en Python que se conecta a OpenAI, LLM locales y soporta modelos personalizados. Ofrece módulos de memoria para almacenar el contexto, kits de herramientas para llamadas API, búsqueda web, ejecución de código y consultas a bases de datos. Los usuarios definen plantillas de agentes con prompts, flujos de trabajo y desencadenantes. El framework orquesta múltiples agentes en paralelo, gestiona el historial de conversaciones y automatiza tareas mediante pipelines. Incluye también registros, paneles de monitoreo, arquitectura de plugins e integración con servicios de terceros. OmniSteward simplifica la creación de asistentes específicos de dominio para investigación, operaciones, marketing y más, ofreciendo flexibilidad, escalabilidad y transparencia de código abierto para empresas y desarrolladores.

Qquest es una extensión de Chrome que simplifica las consultas de datos a través de tecnología avanzada de IA generativa. Al convertir consultas intrincadas y complejas en intercambios sencillos y conversacionales, permite a los usuarios recuperar y gestionar sus datos de una manera mucho más intuitiva. Ideal para profesionales de negocios y entusiastas de los datos, Qquest empodera a los usuarios para mejorar sus interacciones con los datos sin necesidad de un amplio conocimiento técnico.

El Taller de Agentes IA es un repositorio completo que ofrece ejemplos prácticos y plantillas para desarrollar Agentes de IA con Python. Incluye notebooks de Jupyter que muestran frameworks de agentes, integraciones de herramientas (por ejemplo, búsqueda web, operaciones de archivos, consultas a bases de datos), mecanismos de memoria y razonamiento de múltiples pasos. Los usuarios aprenden a configurar planificadores de agentes personalizados, definir esquemas de herramientas e implementar flujos de trabajo conversacionales en bucle. Cada módulo presenta ejercicios sobre manejo de fallos, optimización de prompts y evaluación de resultados del agente. El código soporta llamadas a funciones de OpenAI y conectores LangChain, permitiendo una extensión fluida para tareas específicas del dominio. Ideal para desarrolladores que buscan prototipar asistentes autónomos, bots de automatización de tareas o agentes de preguntas y respuestas, ofreciendo una ruta paso a paso desde agentes básicos hasta flujos de trabajo avanzados.