sma-begin establece una base de código optimizada para crear agentes impulsados por IA, abstrayendo componentes comunes como procesamiento de entrada, lógica de decisión y generación de salida. En su núcleo, implementa un ciclo de agente que consulta a un LLM, interpreta la respuesta y ejecuta opcionalmente herramientas integradas, como clientes HTTP, manejadores de archivos o scripts personalizados. Los módulos de memoria permiten al agente recordar interacciones previas o contexto, mientras que el encadenamiento de instrucciones soporta flujos de trabajo de múltiples pasos. La gestión de errores captura fallos de API o salidas de herramientas inválidas. Los desarrolladores solo necesitan definir los prompts, herramientas y comportamientos deseados. Con poco código boilerplate, sma-begin acelera el prototipado de chatbots, scripts de automatización o asistentes específicos de dominio en cualquier plataforma que soporte Python.

Agent Analytics AI está diseñado para proporcionar análisis de rendimiento completos para agentes de IA. Sus características únicas incluyen el seguimiento de interacciones con los usuarios, la medición de indicadores clave de rendimiento (KPI) y la oferta de perspectivas accionables para mejorar la eficiencia operativa. La plataforma utiliza algoritmos avanzados para analizar datos, lo que permite a los usuarios optimizar sus estrategias de IA y mejorar sistemáticamente los resultados de participación. Al centrarse en la experiencia del usuario, Agent Analytics AI ayuda a las organizaciones a garantizar que sus agentes de IA estén funcionando de la mejor manera.