LLM State Machine es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes de IA usando máquinas de estado explícitas. Los desarrolladores definen estados como pasos discretos, cada uno invocando un gran modelo de lenguaje o lógica personalizada, y transiciones basadas en salidas. Este enfoque proporciona claridad, mantenibilidad y manejo robusto de errores para flujos de trabajo con múltiples pasos alimentados por LLM, como procesamiento de documentos, bots conversacionales o pipelines de automatización.

StructAI transforma la forma en que los desarrolladores interactúan con IA al permitir la captura instantánea de la estructura de proyectos y el contenido de archivos seleccionados. Esto facilita una salida lista para IA que se puede pegar directamente en tus herramientas de IA preferidas. Con funciones como selección inteligente de archivos e integración con GitHub, StructAI garantiza que tengas los datos relevantes al alcance de la mano. Olvídate de la tediosa estructuración manual; experimenta una forma rápida y eficiente de mejorar tus proyectos impulsados por IA.

Visionari aprovecha la tecnología de IA avanzada para optimizar el proceso de recolección y priorización de comentarios para empresas. Al recopilar feedback de los usuarios de varios canales, analizar los insights con IA y automatizar la creación de mapas de ruta y registros de cambios, Visionari asegura que las empresas puedan priorizar e implementar de manera eficiente las características más impactantes. Esto se traduce en un mayor satisfacción y compromiso del cliente, reduciendo el trabajo manual y permitiendo un enfoque más focalizado y basado en datos para el desarrollo de productos.

QueryCraft es un kit de herramientas de ingeniería de prompt basado en Python, diseñado para agilizar el desarrollo de agentes de IA. Permite a los usuarios definir indicaciones estructuradas mediante un pipeline modular, conectarse sin problemas a varias API LLM y realizar evaluaciones automáticas según métricas personalizadas. Con registro integrado del uso de tokens y costos, los desarrolladores pueden medir el rendimiento, comparar variaciones de prompts e identificar ineficiencias. QueryCraft también incluye herramientas de depuración para inspeccionar las salidas del modelo, visualizar los pasos del flujo de trabajo y realizar benchmarks entre diferentes modelos. Sus interfaces CLI y SDK permiten la integración en pipelines CI/CD, soportando iteraciones rápidas y colaboración. Al proporcionar un entorno completo para el diseño, prueba y optimización de prompts, QueryCraft ayuda a los equipos a entregar soluciones de agentes de IA más precisas, eficientes y rentables.