NavamAI es una herramienta de IA poderosa que mejora la productividad integrándose con su terminal para crear una experiencia AI personal, rápida y de calidad. Soporta 15 LLM y 7 proveedores, permitiendo a los usuarios generar aplicaciones situacionales y automatizar flujos de trabajo utilizando Markdown, VS Code, Obsidian y GitHub. Al simplificar tareas como la creación de aplicaciones web, la recopilación de contenido y la generación de ideas a través de comandos simples, NavamAI ayuda a los usuarios a optimizar y mejorar sus flujos de trabajo sin necesidad de configuraciones complejas o extensos conocimientos de programación. La flexibilidad de la aplicación y su rica interfaz la convierten en una herramienta invaluable para todos aquellos que buscan mejorar su productividad y eficiencia.

El Protocolo UIM define un esquema JSON estandarizado mediante el cual los agentes de IA pueden describir elementos de la interfaz de usuario, comportamientos y eventos. Cubre componentes como botones, campos de entrada, formularios, tablas, árboles y gráficos, y soporta ganchos de eventos para interacciones del usuario. Los renderizadores frontend consumen mensajes UIM para construir y actualizar interfaces en tiempo real sin codificación manual de UI. Los envoltorios de mensajes con versión garantizan compatibilidad hacia atrás. Aprovechando el Protocolo UIM, los equipos pueden iterar más rápidamente en asistentes conversacionales y paneles de datos, mantener patrones UX coherentes en todos los canales y desacoplar la lógica de decisión de IA de las capas de presentación.

MVPAI proporciona una plataforma impulsada por IA para construir tu MVP SaaS de manera significativamente más rápida. Al automatizar tareas de configuración repetitivas, ofrecer componentes preconstruidos y garantizar una base de código de alta calidad, MVPAI te ayuda a centrarte en tu lógica empresarial única. Con características como un marco de desarrollo de pila completa, componentes de UI modernos, opciones de base de datos flexibles y servicios integrados, como autenticación, pagos e integración de correos electrónicos, MVPAI establece la base para lanzar rápidamente aplicaciones listas para producción.

AgentLab es un marco de ServiceNow para crear agentes de IA — también llamados trabajadores digitales — utilizando un editor visual de arrastrar y soltar. Los usuarios vinculan grandes modelos de lenguaje con tablas de ServiceNow, definen intenciones y acciones, y orquestan flujos de trabajo para tareas como resolución de incidentes, aprobaciones de cambios y recuperación de conocimientos. Los agentes se pueden probar en sandbox integrados, versionar y monitorear en tiempo real. Con conectores a APIs externas y interfaces de chat, AgentLab permite desplegar en portales, Microsoft Teams y Slack. La plataforma ofrece controles de gobernanza, registros de auditoría y paneles analíticos para garantizar cumplimiento y rendimiento a gran escala.

Agenthost.ai ayuda a los usuarios a crear chatbots de IA y automatizar su implementación sin necesidad de habilidades de programación. Los usuarios pueden simplemente nombrar su bot, establecer instrucciones y definir su propósito. La plataforma permite la personalización de características y límites de mensajes, lo que permite la creación de soluciones de IA a medida. La monetización se simplifica con planes de pago y suscripciones integradas, y la plataforma ofrece análisis robustos para el seguimiento del rendimiento. Esta herramienta es ideal para empresas que buscan mejorar la interacción con los clientes y la eficiencia operativa a través de la automatización de IA.

AppAgent es un marco de agente multimodal basado en LLM diseñado para operar aplicaciones en smartphones sin scripting manual. Integra captura de pantalla, detección de elementos GUI, análisis OCR y planificación en lenguaje natural para entender los diseños de las aplicaciones y las intenciones del usuario. El marco envía eventos táctiles (toque, deslizamiento, entrada de texto) a través de un dispositivo Android o emulador para automatizar flujos de trabajo. Investigadores y desarrolladores pueden personalizar prompts, configurar APIs LLM y ampliar módulos para soportar nuevas apps y tareas, logrando una automatización móvil adaptable y escalable.