sma-begin configure une base de code rationalisée pour créer des agents pilotés par IA en abstraisant des composants courants tels que le traitement d'entrée, la logique de décision et la génération de sortie. Au cœur, il implémente une boucle d'agent qui interroge un LLM, interprète la réponse et exécute éventuellement des outils intégrés, comme des clients HTTP, des gestionnaires de fichiers ou des scripts personnalisés. Les modules de mémoire permettent à l'agent de rappeler des interactions ou contextes précédents, tandis que le chaînage d'invite supporte des workflows multi-étapes. La gestion des erreurs capture les échecs d'API ou les sorties d'outil invalides. Les développeurs doivent simplement définir les invites, outils et comportements souhaités. Avec peu de boilerplate, sma-begin accélère le prototypage de chatbots, de scripts d'automatisation ou d'assistants spécifiques à un domaine sur toute plateforme supportant Python.

Upstreet AI permet aux entreprises de concevoir et déployer des agents IA personnalisés sans écrire de code. Les agents peuvent se connecter à des sources de données comme Salesforce, Google Sheets et des bases SQL, interpréter des commandes en langage naturel et exécuter des flux de travail complexes. Par exemple, un agent commercial peut automatiquement qualifier des prospects, envoyer des e-mails personnalisés et mettre à jour des entrées CRM. Un bot de support client peut traiter des tickets, suggérer des résolutions et escalader des problèmes. L’éditeur visuel d’Upstreet permet aux utilisateurs de définir des déclencheurs, une logique conditionnelle et des processus à plusieurs étapes. Les agents fonctionnent sur une infrastructure cloud évolutive et supportent webhooks, APIs REST et actions pilotées par événements. En combinant des modèles linguistiques préentraînés avec des connecteurs de données sécurisés, Upstreet AI simplifie l’automatisation, réduit les erreurs manuelles et accélère la valeur pour les projets d’entreprise.

Web-Agent est une bibliothèque Node.js conçue pour transformer les instructions en langage naturel en opérations du navigateur. Il s'intègre avec des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Anthropic, etc.) et contrôle des navigateurs headless ou affichés pour effectuer des actions telles que scrapper des pages, cliquer sur des boutons, remplir des formulaires, naviguer dans des workflows à plusieurs étapes et exporter les résultats. Les développeurs peuvent définir le comportement de l'agent en code ou JSON, l'étendre via des plugins et chaîner des tâches pour construire des flux d'automatisation complexes. Cela simplifie les tâches web fastidieuses, les tests et la collecte de données en permettant à l'IA de les interpréter et de les exécuter.