Agents Factory fournit un environnement complet pour créer des agents autonomes alimentés par des modèles linguistiques de pointe et spécifiques à un domaine. Grâce à son constructeur de flux de travail intuitif glisser-déposer, les utilisateurs peuvent assembler les comportements des agents en définissant des déclencheurs, des actions et des points de décision. La plateforme comprend une bibliothèque de modèles d'agents pré-configurés, allant de bots de service client à des assistants d'analyse de données, qui peuvent être personnalisés selon les besoins commerciaux. Agents Factory supporte également l'intégration avec des services tiers via REST API et webhooks, permettant aux agents de récupérer des données de CRM, bases de données et outils SaaS. Les tableaux de bord de surveillance en temps réel permettent de suivre l'activité des agents, les métriques de performance et les journaux pour le débogage. La planification intégrée et l'orchestration d'événements permettent aux agents d'exécuter des tâches à la demande ou selon un calendrier, garantissant une automatisation fiable et évolutive dans les organisations.

Agents-Prompts est un dépôt GitHub complet offrant aux développeurs une collection structurée de modèles de prompts personnalisables pour construire des agents IA intelligents. Ces modèles couvrent des fonctions clés telles que la gestion de la mémoire, la mise à jour dynamique des instructions, l'orchestration multi-agent, la logique de prise de décision et l'intégration API. Les utilisateurs peuvent associer ces modèles pour définir les rôles des agents, les tâches et les flux de conversation, permettant une expérimentation et un prototypage rapides. Le dépôt inclut également des exemples de code pour l'interface avec les principaux services LLM, des exemples d'enchaînement des actions des agents et des lignes directrices pour les meilleures pratiques lors de la conception de flux de travail autonomes. En utilisant ces modèles de prompts réutilisables, les équipes peuvent accélérer le développement, maintenir la cohérence entre les agents et se concentrer sur la logique d'application de haut niveau plutôt que sur la conception de prompts de bas niveau.