Rigging est un cadre axé sur le développement qui facilite la création et l'orchestration d'agents IA. Il fournit l'enregistrement d'outils et de fonctions, la gestion du contexte et de la mémoire, le chaînage de flux de travail, des événements de rappel et la journalisation. Les développeurs peuvent intégrer plusieurs fournisseurs LLM, définir des plugins personnalisés et assembler des pipelines à plusieurs étapes. Le SDK TypeScript sécurisé de Rigging garantit modularité et réutilisabilité, accélérant le développement d'agents IA pour les chatbots, le traitement des données et la génération de contenu.

Agentic Kernel offre une architecture découplée pour construire des agents d'IA en composant des composants réutilisables. Les développeurs peuvent définir des pipelines de planification pour décomposer des objectifs, configurer des mémoires à court et long terme à l'aide d'intégrations d'embeddings ou de backends basés sur des fichiers, et enregistrer des outils ou API externes pour l'exécution d'actions. Le framework supporte la sélection dynamique d'outils, les cycles de réflexion des agents et une planification intégrée pour gérer les flux de travail. Son design modulaire est compatible avec n'importe quel fournisseur de LLM et composants personnalisés, permettant des cas d'utilisation tels que assistants conversationnels, agents de recherche automatisés et bots de traitement de données. Avec une journalisation transparente, une gestion d'état, et une intégration facile, Agentic Kernel accélère le développement tout en assurant la maintenabilité et la scalabilité dans les applications basées sur l'IA.

La démo de l'agent AI VideoSDK combine la puissance de l'infrastructure vidéo en temps réel de VideoSDK avec des services IA pour créer un assistant virtuel intelligent pour les appels vidéo de groupe. La démo propose une transcription vocale en temps réel, permettant aux participants de lire des sous-titres dans plusieurs langues via une traduction instantanée. Après chaque session, l'agent génère des résumés de réunion concis en mettant en évidence les points clés et les actions. Les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel pendant les appels, et le chatbot IA répond de manière contextuelle en utilisant l'historique de conversation. Construit avec React pour l'interface utilisateur et Node.js pour l'intégration backend avec les API d'OpenAI, cette démo offre une architecture modulaire permettant aux développeurs d'étendre ou d'adapter des fonctionnalités telles que l'analyse de sentiment, les invites personnalisées et la prise en charge multilingue, accélérant la création d'outils de collaboration vidéo alimentés par l'IA.