Stridly es una innovadora aplicación de establecimiento de objetivos impulsada por IA diseñada para ayudar a los usuarios a alcanzar sus aspiraciones personales y profesionales. La aplicación permite a los usuarios establecer cualquier objetivo, desde hábitos simples hasta sueños ambiciosos, y descompone estos en misiones más pequeñas y accionables, adaptadas a las necesidades específicas del usuario. Con asesoramiento impulsado por IA y aprendizaje adaptativo, Stridly proporciona consejos personalizados, recursos y motivación para ayudar a los usuarios a mantenerse en el camino. Visualiza el viaje del usuario con cronogramas y hitos claros y ayuda a integrar nuevos hábitos en las rutinas diarias para el éxito a largo plazo. Stridly está destinado a cualquiera que busque orientación estructurada y apoyo para alcanzar sus objetivos.

AgentSmith es un marco modular de orquestación de agentes en Python que permite a los desarrolladores definir, configurar y ejecutar múltiples agentes de IA colaborativamente. A cada agente se le pueden asignar roles especializados como investigador, planificador, codificador o revisador, y comunicarse mediante un bus de mensajes interno. AgentSmith soporta gestión de memoria con almacenes vectoriales como FAISS o Pinecone, descomposición de tareas en subtareas y supervisión automática para garantizar el cumplimiento de objetivos. Los agentes y los pipelines se configuran mediante archivos YAML legibles por humanos, y el marco se integra a la perfección con las APIs de OpenAI y con modelos LLM personalizados. Incluye registro, supervisión y manejo de errores integrados, lo que lo hace ideal para automatizar flujos de trabajo de desarrollo de software, análisis de datos y sistemas de soporte a decisiones.

Deep Research Agentic AI aprovecha modelos de lenguaje avanzado como GPT-4 para realizar tareas de investigación de forma autónoma. Los usuarios definen objetivos de alto nivel, y el agente los descompone en subtareas, busca artículos académicos y fuentes web, procesa y resume los hallazgos, escribe fragmentos de código y se autoevalúa. Sus integraciones modulares de herramientas automatizan la recopilación, análisis y reporte de datos, permitiendo a los investigadores iterar rápidamente, delegar trabajo repetitivo y centrarse en ideas de alto nivel e innovación.