Cekura, précédemment connu sous le nom de Vocera, propose des services d'évaluation et de test à la pointe de la technologie pour les agents vocaux AI. Conçu pour des organisations qui utilisent des interactions clients propulsées par l'IA, Cekura garantit des performances d'agent sans faille et efficaces. En utilisant des flux de travail, des personas et un audio réel, Cekura aide à simuler d'innombrables scénarios pour évaluer et affiner les agents vocaux selon des métriques personnalisées. De plus, elle fournit des informations exploitables, une surveillance en temps réel et des notifications instantanées pour des performances d'agent optimales.

Semi Agent offre une architecture modulaire pour construire des agents IA capables de planifier, d’exécuter des actions et de se souvenir du contexte au fil du temps. Il s’intègre avec des modèles linguistiques populaires, supporte la définition d’outils pour des fonctionnalités personnalisées et maintient une mémoire conversationnelle ou orientée tâche. Les développeurs peuvent définir des plans étape par étape, relier des API externes ou scripts en tant qu’outils, et exploiter la journalisation intégrée pour déboguer et optimiser le comportement des agents. Son design open-source et sa base Python permettent une personnalisation, une extensibilité et une intégration simples dans des pipelines existants.

WorFBench est un cadre complet open-source conçu pour évaluer les capacités des agents IA construits sur de grands modèles linguistiques. Il offre une large gamme de tâches — de la planification d’itinéraire à la génération de code — chacune avec des objectifs et des métriques d’évaluation clairement définis. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies d’agents personnalisées, intégrer des outils externes via des APIs standardisées et exécuter des évaluations automatisées enregistrant la performance en décomposition, profondeur de planification, précision de l’appel aux outils, et qualité du résultat final. Les tableaux de bord de visualisation intégrés permettent de suivre le parcours décisionnel de chaque agent, facilitant l’identification des forces et faiblesses. La conception modulaire de WorFBench permet une extension rapide avec de nouvelles tâches ou modèles, favorisant la recherche reproductible et les études comparatives.