La extensión de grabación de pantalla de Observe.AI permite a los gerentes de centro de contacto monitorear las actividades de los agentes en tiempo real. Ayuda a identificar momentos cruciales para el desarrollo de los agentes, asegurando que todas las interacciones sean conformes y puedan ser revisadas para una mejora continua. Esta herramienta soporta la funcionalidad automática de pausa/reanudación, permitiendo prácticas de grabación efectivas y éticas, mientras asegura que las redacciones necesarias sean fácilmente manejables.

WorFBench es un marco integral de código abierto diseñado para evaluar las capacidades de los agentes de IA construidos sobre modelos de lenguaje grandes. Ofrece una diversa variedad de tareas, desde planificación de itinerarios hasta flujos de trabajo de generación de código, cada una con objetivos y métricas de evaluación claramente definidos. Los usuarios pueden configurar estrategias de agentes personalizadas, integrar herramientas externas mediante APIs estandarizadas y ejecutar evaluaciones automatizadas que registran el rendimiento en descomposición, profundidad de planificación, precisión en llamadas a herramientas y calidad del resultado final. Los paneles de visualización integrados ayudan a rastrear cada ruta de decisión del agente, facilitando la identificación de fortalezas y debilidades. El diseño modular de WorFBench permite una rápida extensión con nuevas tareas o modelos, fomentando la investigación reproducible y estudios comparativos.

Cekura, anteriormente conocido como Vocera, ofrece servicios de prueba y evaluación de vanguardia para agentes de voz de IA. Diseñado para organizaciones que utilizan interacciones con clientes impulsadas por IA, Cekura garantiza un rendimiento fluido y eficaz del agente. Utilizando flujos de trabajo, personas y audio real, Cekura ayuda a simular innumerables escenarios para evaluar y ajustar los agentes de voz según métricas personalizadas. Además, proporciona información procesable, monitoreo en tiempo real y notificaciones instantáneas para un rendimiento óptimo del agente.