AutoX se especializa en el desarrollo de sistemas de IA para vehículos autónomos, incluidas las capacidades de percepción y toma de decisiones en tiempo real. Integra algoritmos avanzados para interpretar datos de varios sensores, lo que permite al vehículo navegar en entornos complejos. AutoX también enfatiza las características de seguridad, asegurando que el sistema autónomo pueda tomar decisiones informadas mientras se adhiere a las leyes y regulaciones de tráfico. Su objetivo es mejorar la experiencia general de conducción al ofrecer soluciones fluidas, confiables y fáciles de usar tanto para pasajeros como para operadores de flotas.

Cognexo es un agente de IA avanzado que simplifica y automatiza las tareas diarias. Aprovecha los flujos de trabajo inteligentes para mejorar la productividad en una variedad de ámbitos. Los usuarios pueden crear, gestionar y optimizar flujos de trabajo a través de su interfaz intuitiva, permitiendo una integración fluida con herramientas de software populares para el procesamiento de datos en tiempo real, una mejor colaboración en equipo y una mejora en la toma de decisiones. Desde la gestión de horarios hasta la automatización de tareas repetitivas, Cognexo está diseñado para adaptarse a las necesidades únicas de cada usuario.

El Sistema de Recolección Autónoma de Residuos Multiagente es una plataforma basada en investigación que emplea aprendizaje por refuerzo multiagente para entrenar robots recolectores de residuos que colaboran en la planificación de rutas. Los agentes aprenden a evitar coberturas redundantes, minimizar la distancia de viaje y responder a patrones dinámicos de generación de residuos. Desarrollado en Python, el sistema integra un entorno de simulación para probar y perfeccionar políticas antes del despliegue en el mundo real. Los usuarios pueden configurar mapas, puntos de entrega, sensores de los agentes y estructuras de recompensas para adaptar el comportamiento a áreas urbanas específicas o restricciones operativas.

SARL es un sistema para la toma de decisiones y soporta desarrollo dinámico con Eclipse IDE, proporcionando soporte de editor, generación de código, depuración y herramientas de prueba. El motor de runtime puede apuntar a varias plataformas, incluyendo frameworks de simulación (por ejemplo, MadKit, Janus) y sistemas reales en robótica y IoT. Los desarrolladores pueden estructurar aplicaciones MAS complejas ensamblando habilidades y protocolos modulares, simplificando el desarrollo de sistemas IA distribuidos y adaptativos.

SuperPilot es un marco de agente IA autónomo que utiliza grandes modelos de lenguaje para realizar tareas de múltiples pasos sin intervención manual. Al integrar GPT y modelos de Anthropic, puede generar planes, llamar a herramientas externas como un navegador sin interfaz para web scraping, un terminal para ejecutar comandos de shell y módulos de memoria para retener contexto. Los usuarios definen metas y SuperPilot orquesta dinámicamente sub-tareas, mantiene una cola de tareas y se adapta a nueva información. La arquitectura modular permite agregar herramientas personalizadas, ajustar configuraciones de modelos y registrar interacciones. Con bucles de retroalimentación incorporados, la entrada humana puede perfeccionar la toma de decisiones y mejorar resultados. Esto hace que SuperPilot sea adecuado para automatizar investigación, tareas de codificación, pruebas y flujos de trabajo de procesamiento de datos rutinarios.