Cheat Layer est une plateforme sans code conçue pour automatiser des tâches professionnelles complexes en s'appuyant sur des modèles d'IA personnalisés, y compris GPT-3. Cet outil agit comme un ingénieur logiciel personnel, permettant aux utilisateurs de créer des flux de travail complexes sans coder. Il s'intègre parfaitement à diverses plateformes et systèmes pour rationaliser les opérations, améliorer la productivité et éliminer les tâches répétitives. Cheat Layer est idéal pour les entreprises à la recherche de solutions d'automatisation efficaces et évolutives.

Keybe est une plateforme de vente avancée alimentée par l'IA qui intègre un chat intelligent, la gestion des relations clients (CRM), l'enrichissement des données et des outils d'automatisation des flux de travail pour améliorer la performance des équipes de vente. En tirant parti de l'IA et de l'apprentissage automatique, Keybe aide à identifier les prospects, à automatiser la gestion des tâches et à rationaliser la communication sur divers canaux numériques. La plateforme permet aux représentants commerciaux d'offrir un soutien personnalisé et efficace, tout en obtenant des insights exploitables à partir des données clients, ce qui conduit finalement à de meilleurs résultats de ventes.

L'Assistant IA Narada est un outil avancé d'automatisation d'entreprise développé par des experts en IA de l'UC Berkeley. Contrairement aux assistants IA traditionnels, les Modèles d'Action Grande Échelle (LAM) de Narada génèrent non seulement du contenu, mais planifient, orchestrent et exécutent également des processus commerciaux complexes sur diverses applications d'entreprise. Avec des capacités d'intégration pour ServiceNow, SAP Concur, Salesforce.com, Slack, et Outlook, Narada simplifie les flux de travail tels que le traitement des factures, la mise à jour des dossiers, la gestion des approbations et les tests. Il convertit les instructions en langage naturel en tâches automatisées, garantissant la confidentialité et la sécurité des données grâce à un déploiement sur site. Narada vise à renforcer les équipes IT, financières, et opérationnelles en automatisant des flux de travail complexes.

Questflow est un réseau de workflow IA décentralisé conçu pour simplifier le processus d'automatisation. Il aide les équipes à construire, gérer et automatiser des tâches en orchestrant plusieurs agents IA pour agir de manière autonome. La plateforme permet aux utilisateurs de créer, personnaliser et publier leurs propres agents IA, améliorant ainsi considérablement la productivité et la collaboration. Questflow prend en charge la collaboration homme-IA, offrant un mélange parfait d'outils d'automatisation et d'incitations réelles pour les utilisateurs.

Swarm Squad exploite des agents IA autonomes qui fonctionnent en concert pour gérer et exécuter des flux de travail complexes. Les utilisateurs définissent des objectifs et configurent des rôles d'agents — tels que recherche, rédaction, analyse et planification — via une interface intuitive. Chaque agent est spécialisé dans sa fonction, échangeant des données et des retours pour affiner les résultats de manière itérative. La plateforme s'intègre avec des services populaires comme Google Drive, Slack et les systèmes CRM, permettant un transfert de données fluide et des transferts de tâches. Les tableaux de bord en temps réel suivent la performance des agents, tandis que des alertes automatisées garantissent des interventions opportunes. Des fonctionnalités de personnalisation avancées permettent aux utilisateurs de script des comportements d'agents personnalisés et de déclencher des workflows conditionnels, offrant une solution unifiée de bout en bout pour les campagnes marketing, la prospection client, la génération de rapports et d’autres processus métier critiques.

Le Multi-LLM Dynamic Agent Router est un cadre à architecture ouverte pour construire des collaborations d'agents IA. Il dispose d'un routeur dynamique qui dirige les sous-requêtes vers le modèle linguistique optimal, et d'une interface GraphQL pour définir des prompts composites, interroger les résultats et fusionner les réponses. Ceci permet aux développeurs de décomposer des tâches complexes en micro-prompts, de les acheminer vers des LLM spécialisés, et de recombiner les sorties de manière programmatique, ce qui augmente la pertinence, l'efficacité et la maintenabilité.