AgentSea AI Hub es una plataforma y marco de IA robustos que optimizan el desarrollo y gestión de agentes de extremo a extremo. Incluye un constructor visual de arrastrar y soltar para crear perfiles, flujos de conversación y habilidades personalizadas sin necesidad de conocimientos profundos de programación. Los desarrolladores pueden integrar APIs externas, bases de conocimiento y bases de datos, mientras que el módulo de gestión de memoria incorporado mantiene el contexto en sesiones. La plataforma soporta despliegue en múltiples canales, incluyendo web, móvil, chat, voz y correo electrónico, asegurando interacciones fluidas con el usuario. La supervisión de rendimiento en detalle, pruebas A/B y control de versiones permiten mejoras continuas. Con controles de acceso basados en roles y espacios de trabajo colaborativos, los equipos pueden coordinar proyectos complejos de agentes. AgentSea AI Hub acelera la creación de trabajadores digitales, automatiza tareas repetitivas y mejora la participación del cliente mediante automatización inteligente.

El agente de voz AI Samantha es un marco de asistente de voz completamente modular y de código abierto construido en Python. Aprovecha el modelo GPT-4 de OpenAI para gestión dialogada contextual, Whisper para transcripción precisa de voz a texto y ElevenLabs o TTS de Microsoft para salida de texto a voz realista. Con soporte incorporado para escucha continua, ganchos de habilidades personalizables, integraciones API y desencadenantes basados en eventos, Samantha permite a los desarrolladores crear flujos de trabajo de voz personalizados, automatizar tareas y desplegar en entornos de escritorio o servidor sin restricciones importantes de licencia.

AgentRpi transforma un Raspberry Pi en un centro de agentes de IA edge, orquestando modelos de lenguaje junto con interfaces de hardware físico. Combinando entradas de sensores (temperatura, movimiento), flujos de cámaras y audio de micrófono, procesa información contextual mediante LLMs configurados (OpenAI GPT, variantes Llama locales) para planificar y ejecutar acciones de forma autónoma. Los usuarios definen comportamientos usando configuraciones YAML o scripts Python, permitiendo tareas como activar alertas, ajustar pines GPIO, capturar imágenes o responder a comandos de voz. Su arquitectura basada en plugins permite integraciones API sin problemas, adición de habilidades personalizadas y soporte para despliegue con Docker. Ideal para entornos de bajo consumo y sensibles a la privacidad, AgentRpi capacita a los desarrolladores para crear prototipos de escenarios de automatización inteligente sin depender exclusivamente de servicios en la nube.