Kotae aprovecha la inteligencia artificial para proporcionar respuestas dinámicas a las consultas de los clientes, automatizando hasta el 80% de las interacciones en más de 80 idiomas. No requiere habilidades de programación para la configuración y se puede personalizar para coincidir con la identidad de su empresa. Los usuarios pueden entrenar rápidamente el chatbot utilizando sus recursos existentes, como preguntas frecuentes y contenido del sitio web, asegurando que las respuestas sean precisas y relevantes. Esto lo convierte en una herramienta invaluable para las empresas que buscan aumentar la satisfacción del cliente y optimizar la comunicación.

PandaRobot Chat ofrece una interfaz web intuitiva para diseñar agentes de chat impulsados por IA sin habilidades de programación. Los usuarios comienzan seleccionando plantillas de conversación o creando flujos con un editor de arrastrar y soltar, luego conectan fuentes de datos externas o APIs para respuestas dinámicas. La plataforma soporta múltiples modelos de IA, configuraciones NLP personalizables y diálogos multitarra. Los agentes pueden enriquecerse con bases de conocimiento, tareas programadas y flujos condicionales para realizar funciones como responder a preguntas frecuentes, procesar pedidos o gestionar tickets de soporte. Una vez configurados, pueden desplegarse en sitios web, WhatsApp, Facebook y más. Herramientas de análisis en tiempo real y pruebas A/B permiten optimizar continuamente el rendimiento de los agentes, garantizando alto engagement y satisfacción.

LAWLIA proporciona una interfaz estructurada para definir comportamientos de agentes, herramientas plugins y gestión de memoria para flujos de trabajo conversacionales o autónomos. Los desarrolladores pueden integrar con las principales API LLM, configurar plantillas de entrada y registrar herramientas personalizadas como búsqueda, calculadoras o conectores de bases de datos. A través de su clase Agent, LAWLIA maneja la planificación, ejecución de acciones e interpretación de respuestas, permitiendo interacciones de múltiples turnos y la invocación dinámica de herramientas. Su diseño modular soporta extender capacidades mediante plugins, creando agentes para soporte al cliente, análisis de datos, asistencia en programación o generación de contenido. El marco simplifica el desarrollo del agente gestionando contexto, memoria y manejo de errores bajo una API unificada.

Inngest AgentKit ofrece un marco completo para desarrollar agentes AI dentro de un entorno Node.js. Aprovecha la arquitectura impulsada por eventos de Inngest para activar flujos de trabajo de agentes en base a eventos externos como solicitudes HTTP, tareas programadas o llamadas webhook. El kit incluye utilidades de renderizado de plantillas para crear respuestas dinámicas, gestión de estado integrada para mantener el contexto durante las sesiones, y una integración sin fisuras con APIs externas y modelos de lenguaje. Los agentes pueden transmitir respuestas parciales en tiempo real, gestionar lógica compleja y orquestar procesos de múltiples pasos con manejo de errores y reintentos. Al abstraer la infraestructura y las preocupaciones de flujo de trabajo, AgentKit permite a los desarrolladores centrarse en diseñar comportamientos inteligentes, reduciendo código repetitivo y acelerando el despliegue de asistentes conversacionales, pipelines de procesamiento de datos y bots de automatización.