WorkflowAI proporciona una interfaz visual para diseñar flujos de trabajo automatizados de extremo a extremo impulsados por agentes IA. Los usuarios pueden ensamblar modelos IA preconstruidos o personalizados en trabajadores digitales que realizan tareas como procesamiento de documentos, calificación de leads y resolución de tickets de soporte. Los desencadenantes—incluyendo webhooks, programación y eventos externos—inician los flujos de trabajo, que luego pueden interactuar con aplicaciones de terceros o sistemas internos. Paneles de análisis integrados monitorean el rendimiento, mientras que los controles de acceso basados en roles garantizan la seguridad. No se requiere codificación, permitiendo a los equipos de negocio y desarrolladores iterar rápidamente y escalar la automatización en los departamentos.

Lumino Labs proporciona una plataforma integral para el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA. Incluye un SDK intuitivo que permite a los usuarios crear modelos utilizando plantillas preconfiguradas o modelos personalizados. Los usuarios pueden desplegar sus modelos en segundos, asegurando flujos de trabajo rápidos y eficientes. La plataforma admite escalado automático para eliminar costos de GPU ociosos y ayuda a monitorear el rendimiento del modelo en tiempo real. Lumino Labs enfatiza la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo, permitiendo que los usuarios mantengan el control total sobre sus conjuntos de datos. La plataforma también ofrece beneficios en costos, reduciendo los gastos de entrenamiento hasta en un 80%.

AI Refinery proporciona a las empresas un conjunto de herramientas para facilitar la integración de la inteligencia artificial en los procesos existentes. Agiliza la adopción de tecnologías de IA, permitiendo a las organizaciones mejorar la eficiencia operativa, mejorar la experiencia del cliente y fomentar la innovación. La plataforma incluye características para automatizar flujos de trabajo, optimizar procesos de toma de decisiones y permitir un análisis de datos más inteligente, todo adaptado a las necesidades específicas del negocio.

Blunge es una plataforma impulsada por IA que permite la creación de gráficos y elementos de marca coherentes en estilo. Ofrece tanto entrenamiento de modelos de IA privados basados en el estilo único de su marca, como modelos públicos para visuales instantáneos y de alta calidad. Con características adaptadas para diseño y marketing, Blunge garantiza una generación eficiente de activos, reduciendo la necesidad de trabajo de diseño manual y manteniendo una identidad visual cohesiva en todas las plataformas. Ideal para equipos pequeños y startups, Blunge acelera la creación de contenido mientras preserva la consistencia de la marca.

CodeFuse-muAgent es un marco de código abierto basado en Python que orquesta múltiples agentes IA autónomos para resolver tareas complejas de manera colaborativa. Los desarrolladores definen agentes individuales con habilidades especializadas — como procesamiento de datos, comprensión del lenguaje natural o interacción con API externas — y configuran protocolos de comunicación para una delegación dinámica de tareas. El marco proporciona gestión centralizada de memoria, registro y monitoreo, manteniéndose independiente del modelo, y soporta integraciones con LLMs populares y modelos IA personalizados. Con CodeFuse-muAgent, los equipos pueden construir flujos de trabajo IA modulares, automatizar procesos de múltiples pasos y escalar despliegues en diversos entornos. Los archivos de configuración flexibles y APIs extensibles permiten prototipado rápido, pruebas y ajuste fino, siendo adecuado para casos de uso en soporte al cliente, generación de contenido, asistentes de investigación, y más.

Multi-Agent AI Researcher proporciona un marco modular y extensible donde los usuarios pueden configurar y desplegar múltiples agentes de IA para abordar conjuntamente preguntas científicas complejas. Incluye un agente de generación de hipótesis que sugiere direcciones de investigación basadas en análisis de literatura, un agente de simulación de experimentos que modela y prueba hipótesis, un agente de análisis de datos que procesa los resultados de las simulaciones, y un agente de redacción que compila los hallazgos en documentos de investigación estructurados. Con soporte para plugins, los usuarios pueden incorporar modelos y fuentes de datos personalizadas. El orquestador gestiona las interacciones entre agentes y registra cada paso para la trazabilidad. Ideal para automatizar tareas repetitivas y acelerar los flujos de trabajo de I+D, garantiza reproducibilidad y escalabilidad en diversos dominios de investigación.