Tongui Agent fournit une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de maintenir l'état de la conversation, d'utiliser des outils externes et de coordonner plusieurs sous-agents. Les développeurs configurent les backends LLM, définissent des actions personnalisées et attachent des modules de mémoire pour stocker le contexte. Le framework inclut un SDK, une CLI et des hooks middleware pour l'observabilité, facilitant ainsi l'intégration dans des applications web ou Node.js. Les LLMs pris en charge incluent OpenAI, Azure OpenAI et des modèles open-source.

Hive est une plateforme robuste d'orchestration d'agents IA conçue pour les environnements Node.js. Elle fournit un système modulaire pour définir, gérer et exécuter plusieurs agents IA en workflows parallèles ou séquentiels. Chaque agent peut être configuré avec des rôles spécifiques, des modèles de prompt, des magasins de mémoire et des intégrations d'outils externes comme des API ou plugins. Hive facilite la communication entre agents, permettant le partage de données, la prise de décisions et la délégation de tâches. Son design extensible permet aux développeurs d'implémenter des utilitaires personnalisés, de surveiller les journaux d'exécution et de déployer des agents à grande échelle. Hive inclut également des fonctionnalités telles que la gestion des erreurs, les politiques de nouvelle tentative et l'optimisation des performances pour assurer une automatisation fiable. Avec une configuration minimale, les équipes peuvent prototyper des services complexes basés sur l'IA, tels que des chatbots, des pipelines d'analyse de données et des générateurs de contenu.

AChat.dev est une plateforme centrée sur les développeurs qui permet aux utilisateurs de créer, tester et déployer des agents de chat IA avec des capacités avancées. Elle supporte la mémoire de conversation persistante pour que les agents se souviennent des interactions passées, des appels de fonctions dynamiques vers les API externes pour la récupération en temps réel, et la collaboration multi-agents basée sur les rôles. Basée sur les SDKs Python et Node.js, elle inclut des modèles pour une configuration rapide, une architecture de plugins pour l'extensibilité et des tableaux de bord de surveillance pour suivre la performance des agents. AChat.dev assure une gestion des données conforme au RGPD et peut évoluer sur des environnements cloud et sur site.

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.