Baidu AI App Builder offre un environnement complet pour développer des agents et applications basés sur l'IA via une approche low-code visuelle. Les utilisateurs peuvent exploiter les services Baidu AI intégrés tels que le NLP, la récupération de graphe de connaissances, la conversion de speech-to-text, le text-to-speech pour construire des chatbots intelligents supportant des conversations multi-étapes et traitant des intentions utilisateur. La plateforme fournit des modules glisser-déposer pour concevoir des flux de dialogue, connecter des API externes et automatiser des tâches backend via un générateur de flux de travail. Elle prend aussi en charge la gestion de bases de connaissances en important des FAQs et documents personnalisés, améliorant la précision de l'agent. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés sur le web, WeChat, Baidu Smart Mini Program, et autres channels. Un tableau de bord analytique intégré suit les interactions utilisateur, la performance de l'agent et aide à affiner les réponses.

AppWorld fournit une suite complète d'outils pour créer, lancer et monétiser des applications alimentées par l'IA via une interface glisser-déposer. Les utilisateurs intègrent des API OpenAI ou autres LLM, gèrent les plugins et publient sur une place de marché publique. La plateforme gère l'hébergement, la gestion des utilisateurs, les analyses et les options de monétisation, permettant une itération rapide sur l'IA conversationnelle, les bots FAQ, les assistants virtuels et les outils IA personnalisés — tout cela via un tableau de bord intuitif.

Le modèle d'application Agentic est un projet Next.js entièrement configuré qui sert de fondation pour le développement d'applications agentiques pilotées par IA. Il intègre une structure de dossiers modulaire, la gestion des variables d'environnement et des workflows d'agents exemples utilisant les modèles GPT d'OpenAI et des bases de données vectorielles comme Pinecone. Le modèle démontre des modèles clés tels que des chaînes séquentielles multi-étapes, des agents Q&R conversationnels et des endpoints de génération de texte. Les développeurs peuvent facilement personnaliser la logique des chaînes, intégrer des services supplémentaires et déployer sur des plateformes comme Vercel ou Netlify. Avec une prise en charge de TypeScript et une gestion des erreurs intégrée, la scaffolding réduit le temps de configuration initiale et fournit une documentation claire pour de futures extensions.