Ducky permet aux équipes de créer, former et déployer des agents IA personnalisés sans écrire de code. Vous pouvez importer des documents, tableaux ou enregistrements CRM comme sources de connaissances et configurer la reconnaissance d'intentions, l'extraction d’entités et des flux multi-étapes via une interface glisser-déposer. Ducky prend en charge l'intégration avec des API REST, des bases de données et des webhooks, et propose un déploiement multi-plateforme via widgets de chat web, Slack et extension Chrome. Des analyses en temps réel offrent des aperçus sur le volume des conversations, la satisfaction utilisateur et la performance des agents. Le contrôle d'accès basé sur les rôles et la gestion des versions garantissent une gouvernance de niveau entreprise tout en maintenant des cycles d'itération rapides.

Agent Analytics AI est conçu pour fournir des analyses de performance complètes pour les agents IA. Ses caractéristiques uniques incluent le suivi des interactions utilisateur, la mesure des indicateurs clés de performance et la fourniture d'informations exploitables pour améliorer l'efficacité opérationnelle. La plateforme utilise des algorithmes avancés pour analyser les données, permettant aux utilisateurs d'optimiser leurs stratégies IA et d'améliorer systématiquement les résultats d'engagement. En se concentrant sur l'expérience utilisateur, Agent Analytics AI aide les organisations à garantir que leurs agents IA fonctionnent au mieux.

La spécification des agents IA d'entreprise définit une spécification complète pour des agents IA de qualité entreprise, y compris des schémas de manifeste pour l'identité de l'agent, la description, les déclencheurs, la gestion de la mémoire et les outils pris en charge. Le cadre comprend des formats de définition d'outils basés sur JSON, des directives pour l'orchestration de pipelines et de workflows, ainsi que des normes de versioning pour assurer des déploiements cohérents. Il supporte l'extensibilité via l'enregistrement d'outils personnalisés, les meilleures pratiques en matière de sécurité et de gouvernance, et l'intégration avec diverses environnements d'exécution. En suivant sa norme ouverte, les équipes peuvent construire, partager et maintenir des agents IA dans plusieurs environnements, favorisant la collaboration, la scalabilité et un processus de développement uniforme au sein des grandes organisations.

MCP Context Forge permet aux développeurs de définir plusieurs canaux tels que texte, code, embeddings et métadonnées personnalisées, puis de les orchestrer en fenêtres de contexte cohésives pour les agents IA. Grâce à son architecture pipeline, il automatise la segmentation des données sources, les enrichit avec des annotations, et fusionne les canaux selon des stratégies configurables comme le poids de priorité ou la taille dynamique. Le cadre supporte la gestion adaptative de la longueur du contexte, la génération augmentée par récupération, et une intégration transparente avec IBM Watson et les LLM de tiers, pour garantir un accès à un contexte pertinent, concis et à jour. Cela améliore la performance dans des tâches telles que l'IA conversationnelle, la question-réponse sur documents, et la résumé automatique.