ChatterMate est une plateforme de support client alimentée par l'IA conçue pour fournir une assistance tout au long de la journée. Elle combine des agents IA avec une supervision humaine pour gérer un large éventail de demandes clients. La plateforme comprend une IA consciente du contexte, un transfert fluide vers les humains, une intégration profonde avec les principaux outils, un thème personnalisable et des analyses en temps réel. Que vous soyez une petite entreprise à la recherche d'une solution auto-hébergée ou une grande entreprise nécessitant un développement sur mesure, ChatterMate propose des plans tarifaires flexibles pour répondre à vos besoins.

Le Prototype du Moteur Cognitif de Contexte AGI (CCE) Axé sur le Contexte offre une boîte à outils robuste pour que les développeurs mettent en œuvre des agents IA contextuels. Il utilise des embeddings vectoriels pour stocker les interactions utilisateur historiques, permettant une récupération efficace des morceaux de contexte pertinents. Le moteur résume automatiquement les longues conversations pour respecter les limites de tokens des LLM, assurant la continuité et la cohérence dans les dialogues multi-tours. Les développeurs peuvent configurer des stratégies de priorisation du contexte, gérer le cycle de vie de la mémoire et intégrer des pipelines de récupération personnalisés. Le CCE supporte des architectures modulaires de plugins pour les fournisseurs d'embeddings et les backends de stockage, offrant une flexibilité pour l'évolution des projets. Avec des API intégrées pour le stockage, la requête et la synthèse du contexte, le CCE facilite la création d'applications conversationnelles personnalisées, d'assistants virtuels et d'agents cognitifs nécessitant une mémoire à long terme.

IntelliConnect est un cadre d'agent IA polyvalent qui permet aux développeurs de créer des agents intelligents en connectant des LLM (par exemple, GPT-4) à divers API et services externes. Il supporte le raisonnement multi-étapes, la sélection d'outils contextuels et la gestion des erreurs, ce qui le rend idéal pour automatiser des flux de travail complexes tels que le support client, l'extraction de données à partir du Web ou de documents, la planification, etc. Son architecture basée sur des plugins permet une extension facile, tandis que la journalisation intégrée et la visibilité aident à surveiller les performances de l'agent et à affiner ses capacités au fil du temps.

js-agent fournit aux développeurs une boîte à outils minimaliste mais puissante pour créer des agents IA autonomes en JavaScript. Il offre des abstractions pour la mémoire de conversation, des outils d'appel de fonctions, des stratégies de planification personnalisables et la gestion des erreurs. Avec js-agent, vous pouvez rapidement connecter des invites, gérer l'état, invoquer des API externes et orchestrer des comportements complexes d'agents via une API simple et modulaire. Conçu pour fonctionner dans des environnements Node.js, il s'intègre parfaitement avec l'API OpenAI pour alimenter des agents intelligents et contextualisés.

Live de Vroom AI est un cadre ouvert et une extension de navigateur qui amène directement des agents IA dans votre expérience de navigation web. En installant Live, vous accédez à une assistant IA dans une barre latérale qui comprend le contexte de la page et effectue des tâches telles que la génération de textes marketing, le résumé d'articles, l'extraction de données structurées, le remplissage automatique des formulaires et la réponse à des questions spécifiques au domaine. Les développeurs peuvent étendre Live avec des plugins personnalisés en utilisant son SDK et intégrer leurs propres modèles LLM ou API tierces pour adapter l'agent à des flux de travail spécifiques.

L'architecture modulaire LLM est conçue pour simplifier la création d'applications personnalisées pilotées par LLM via une conception modulaire et composable. Elle fournit des composants clés tels que des modules de mémoire pour la rétention d'état de session, des interfaces d'outils pour les appels d'API externes, des gestionnaires de prompts pour la génération de prompts basés sur des modèles ou dynamique, et des moteurs d'orchestration pour contrôler le flux de travail de l'agent. Vous pouvez configurer des pipelines en chaînant ces modules, permettant des comportements complexes tels que le raisonnement en plusieurs étapes, des réponses contextuelles et la récupération de données intégrée. La structure supporte plusieurs backends LLM, vous permettant de changer ou de mélanger des modèles, et offre des points d'extension pour ajouter de nouveaux modules ou une logique personnalisée. Cette architecture accélère le développement en promouvant la réutilisation des composants tout en maintenant la transparence et le contrôle sur le comportement de l'agent.