GreyCollar AI permite a las organizaciones diseñar, entrenar y desplegar trabajadores digitales impulsados por IA mediante una interfaz sencilla sin código. Al ingerir documentos, bases de conocimientos y APIs, estos agentes comprenden los protocolos y flujos de trabajo de la empresa. Se integran sin problemas en plataformas de comunicación como Slack y Microsoft Teams, gestionando tareas como responder FAQs, procesar tickets de TI y redirigir solicitudes de servicio. Los sistemas de memoria integrados permiten a los agentes recordar interacciones pasadas, proporcionando respuestas coherentes y personalizadas. Los administradores pueden monitorizar métricas de rendimiento, ajustar flujos de trabajo y escalar agentes en diferentes departamentos. Ya sea para mejorar el atención al cliente, optimizar procesos de recursos humanos o automatizar la prospección de ventas, GreyCollar AI transforma procesos manuales en flujos de trabajo eficientes y automatizados que aumentan la productividad y reducen los costos operativos.

ADK-Golang es un kit de desarrollo de agentes de código abierto para el ecosistema Go. Provee un marco modular para registrar y gestionar herramientas (APIs, bases de datos, servicios externos), crear plantillas de prompts dinámicas y mantener la memoria de conversación para interacciones multiterna. Con patrones de orquestación incorporados y soporte de registros, los desarrolladores pueden configurar, probar y desplegar agentes IA que realicen tareas como recuperación de datos, flujos de trabajo automatizados y chats contextuales. ADK-Golang abstrae llamadas a API de bajo nivel y simplifica todo el ciclo de vida de los agentes — desde la inicialización y planificación hasta la ejecución y gestión de respuestas — completamente en Go.

Agentic Framework es un framework versátil y de código abierto diseñado para facilitar la creación de agentes IA autónomos que aprovechan grandes modelos de lenguaje y MongoDB. Proporciona componentes modulares para gestionar la memoria del agente, definir conjuntos de herramientas, orquestar flujos de trabajo multietapa y crear plantillas de prompts. La memoria integrada respaldada por MongoDB permite a los agentes mantener un contexto persistente entre sesiones, mientras que interfaces de herramientas pluggables facilitan la interacción sin fisuras con APIs externas y fuentes de datos. Basado en Node.js, el framework incluye registro, hooks de monitoreo y ejemplos de implementación para prototipar y escalar rápidamente agentes inteligentes. Con una configuración personalizable, los desarrolladores pueden adaptar los agentes para tareas como recuperación de conocimientos, soporte al cliente automatizado, análisis de datos y automatización de procesos, reduciendo la carga de desarrollo y acelerando el tiempo de producción.