GreyCollar AI permet aux organisations de concevoir, former et déployer des travailleurs numériques alimentés par l'IA via une interface conviviale sans code. En ingérant des documents, des bases de connaissances et des API, ces agents comprennent les protocoles et flux de travail de l'entreprise. Ils s'intègrent parfaitement aux plateformes de communication comme Slack et Microsoft Teams, en traitant des tâches telles que répondre aux FAQ, traiter les tickets IT et acheminer les demandes de service. Les systèmes de mémoire intégrés permettent aux agents de rappeler des interactions passées, assurant des réponses cohérentes et personnalisées. Les administrateurs peuvent surveiller les indicateurs de performance, ajuster les flux de travail et faire évoluer les agents au sein des équipes. Que ce soit pour améliorer le service client, optimiser l'intégration RH ou automatiser la prospection commerciale, GreyCollar AI transforme les processus manuels en flux de travail automatisés et efficaces, augmentant la productivité et réduisant les coûts opérationnels.

ADK-Golang est un kit de développement d'agents open-source pour l'écosystème Go. Il fournit un cadre modulaire pour enregistrer et gérer des outils (API, bases de données, services externes), créer des modèles d'invite dynamiques et maintenir la mémoire de conversation pour des interactions multisessions. Avec des modèles d'orchestration intégrés et un support de journalisation, les développeurs peuvent facilement configurer, tester et déployer des agents IA qui effectuent des tâches telles que la récupération de données, les flux de travail automatisés et la conversation contextuelle. ADK-Golang abstrait les appels d'API de bas niveau et simplifie le cycle de vie complet de l'agent — de l'initialisation et de la planification à l'exécution et à la gestion des réponses — entièrement en Go.

Agentic Framework est un framework polyvalent et open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes exploitant de grands modèles linguistiques et MongoDB. Il fournit des composants modulaires pour gérer la mémoire de l'agent, définir des ensembles d'outils, orchestrer des workflows multi-étapes et templatiser des prompts. Le magasin de mémoire intégré, basé sur MongoDB, permet aux agents de préserver un contexte persistant entre les sessions, tandis que des interfaces d'outils modulables permettent une interaction fluide avec des API externes et des sources de données. Basé sur Node.js, le framework inclut la journalisation, des hooks de surveillance et des exemples de déploiement pour prototyper et faire évoluer rapidement des agents intelligents. Avec une configuration personnalisable, les développeurs peuvent adapter les agents à des tâches telles que la récupération de connaissances, le support client automatisé, l'analyse de données et l'automatisation des processus, réduisant ainsi la charge de développement et accélérant la mise en production.