El Autogen Quant Invest Agent usa grandes modelos de lenguaje para automatizar toda la cadena del proceso de inversión cuantitativa. Se conecta a APIs de datos del mercado, fundamentales y alternativos, realiza ingeniería de características y análisis estadísticos, y formula estrategias algorítmicas de trading. El agente coordina backtests en periodos históricos, genera informes de rendimiento y realiza evaluaciones de riesgos como retroceso, ratio de Sharpe y VaR. Con módulos personalizables, los usuarios pueden ajustar parámetros de estrategia, integrar indicadores personalizados y automatizar reglas de reequilibrio de cartera. El diseño modular en cadena de agentes permite integración sin problemas con sistemas de ejecución de órdenes o almacenes de datos. Esta herramienta simplifica la investigación sistemática, reduce la codificación manual y permite a analistas cuantitativos prototipar, evaluar y desplegar rápidamente modelos de inversión.

Digits es una plataforma contable avanzada que automatiza sus procesos financieros, permitiendo contabilidad de servicio completo y cierres mensuales rápidos. Al combinar el aprendizaje automático con análisis estadísticos históricos, Digits ofrece informes instantáneos e interactivos y conocimientos en tiempo real sobre su negocio. La plataforma está diseñada para ayudar a las startups y pequeñas empresas a obtener visibilidad total de su actividad financiera, optimizando flujos de trabajo y aumentando la productividad general.

AgentSimJS está diseñada para simplificar la creación y ejecución de modelos escalables basados en agentes en JavaScript. Con su arquitectura modular, los desarrolladores pueden definir agentes con estados personalizados, sensores, funciones de decisión y actuadores, y luego integrarlos en entornos dinámicos parametrizados por variables globales. El marco orquesta simulaciones con pasos discretos en el tiempo, gestiona mensajes basados en eventos entre agentes y registra datos de interacción para análisis. Los módulos de visualización soportan renderizado en tiempo real usando HTML5 Canvas o bibliotecas externas, mientras que los plugins permiten integración con herramientas estadísticas. AgentSimJS funciona tanto en navegadores modernos como en Node.js, siendo adecuado para aplicaciones web interactivas, investigación académica, herramientas educativas y prototipado rápido en inteligencia colectiva, dinámica de multitudes o experimentos de IA distribuida.