Amico est un framework d'agents IA qui permet aux utilisateurs de créer des assistants autonomes personnalisés pour divers processus métiers. Grâce à un constructeur de flux visuel, les utilisateurs définissent des déclencheurs tels que l’arrivée d’un email ou des événements webhook, se connectent à des API tiers et programment la logique de traitement des données, de classification et de génération de réponses. La plateforme supporte des intégrations avec Slack, Zendesk, Google Sheets, et plus encore, permettant aux agents d'ingérer des données, de réaliser des analyses de sentiment, de planifier des réunions ou de générer des rapports. Les agents peuvent s’exécuter selon un calendrier ou en réaction à des événements en temps réel, effectuant des tâches sans intervention humaine. Les fonctionnalités avancées incluent des conversations conversationnelles, des workflows en plusieurs étapes et des tableaux de bord d’analyse de performance. Avec des mesures de sécurité intégrées et un contrôle d’accès basé sur les rôles, Amico offre une solution évolutive pour automatiser les tâches répétitives et améliorer l’efficacité des équipes.

Anda AI vous permet de concevoir, entraîner et déployer des agents virtuels qui se connectent à vos outils—email, CRM, feuilles de calcul, applications de chat et plus encore—et effectuent automatiquement des tâches basées sur des règles ou IA. Définissez des déclencheurs, des flux de travail et des mappages de données via un éditeur visuel, puis surveillez la performance des agents en temps réel à l’aide de tableaux de bord. Les cas d’usage incluent la hiérarchisation des emails, la mise en place automatique de rapports, le traitement de factures, l’écoute sociale et la mise à jour du CRM, le tout 24/7 sans coder.

AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration est une fonctionnalité de service gérée qui permet d'orchestrer plusieurs agents IA alimentés par des modèles de base pour travailler ensemble sur des tâches complexes. Vous configurez des profils d'agents avec des rôles spécifiques, définissez des schémas de messagerie pour la communication et établissez une mémoire partagée pour la rétention du contexte. Pendant l'exécution, les agents peuvent demander des données à des sources en aval, déléguer des sous-tâches et agréger les résultats des autres. Cette approche collaborative prend en charge des boucles de raisonnement itératives, améliore la précision des tâches et permet une montée en charge dynamique des agents en fonction de la charge de travail. Intégré à la console AWS, CLI et SDKs, le service propose des tableaux de bord de surveillance pour visualiser les interactions des agents et les métriques de performance, simplifiant le développement et la supervision opérationnelle des flux de travail multi-agent intelligents.