Lolo est un traqueur d'aliments et de calories alimenté par IA, conçu pour aider les utilisateurs à surveiller efficacement leurs habitudes alimentaires. Avec sa interface conversationnelle, il vous suffit de dire à Lolo ce que vous avez mangé, et il conserve un journal alimentaire quotidien pour vous. Cela rend le suivi de votre consommation alimentaire et de vos calories sans effort, vous fournissant des informations précieuses sur votre nutrition et vous aidant à maintenir une alimentation équilibrée.

micro-agent fournit une abstraite minimaliste mais puissante pour créer des agents IA autonomes. Écrite en TypeScript, elle fonctionne parfaitement à la fois dans le navigateur et dans Node.js, permettant de définir des agents avec des modèles de prompt personnalisés, une logique de décision et une intégration d'outils extensible. Les agents peuvent exploiter le raisonnement par chaîne de pensée, interagir avec des API externes et maintenir une mémoire conversationnelle ou spécifique à une tâche. La bibliothèque inclut des utilitaires pour la gestion des réponses API, la gestion des erreurs et la persistance des sessions. Avec micro-agent, les développeurs peuvent prototyper et déployer des agents pour une gamme de tâches — automatisation de workflows, construction d'interfaces conversationnelles ou orchestration de pipelines de traitement de données — sans la surcharge de frameworks plus importants. Son design modulaire et son API claire permettent une extension facile et une intégration dans des applications existantes.

Onesta AI est un outil de génération de leads à la pointe de la technologie utilisant l’intelligence artificielle pour transformer les processus de vente B2B. Il offre des fonctionnalités telles que le scraping automatisé de LinkedIn, une future fonctionnalité d’automatisation des e-mails et une interface conversationnelle conviviale. Conçu pour aider les équipes de vente à fonctionner plus efficacement, Onesta AI permet aux utilisateurs de se concentrer sur la conclusion des affaires plutôt que sur les tâches administratives, garantissant un gain de productivité et d’efficacité important dans les opérations de vente.

Swalo propose une solution innovante aux complexités des services basés sur blockchain grâce à son interface de transaction basée sur le chat. Elle permet aux utilisateurs de gérer et d'exécuter des transactions via des dialogues en langage naturel, éliminant ainsi le besoin de comprendre plusieurs interfaces. Principalement ciblé vers les utilisateurs non professionnels, Swalo garantit une expérience blockchain fluide en simplifiant les processus de transaction au sein d'applications décentralisées (Dapps). Avec Swalo, les utilisateurs peuvent naviguer dans les transactions blockchain en toute confiance et fiabilité.

DocGPT vise à simplifier l'extraction d'informations et les questions-réponses à partir de documents en fournissant une interface conversationnelle fluide. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents en formats PDF, Word ou PowerPoint, qui sont ensuite traités par des parsers de texte. Le contenu est découpé en segments et embedded avec les modèles d'embedding d'OpenAI, puis stocké dans une base de données vectorielle comme FAISS ou Pinecone. Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, DocGPT récupère les segments de texte les plus pertinents via une recherche par similarité et utilise ChatGPT pour générer des réponses précises et contextualisées. Il propose un chat interactif, une synthèse de documents, des invites personnalisables pour des besoins spécifiques au domaine, et est construit en Python avec une interface Streamlit pour un déploiement et une extension faciles.

L'agent MLE est un cadre d'agent polyvalent basé sur l'IA qui simplifie et accélère les opérations d'apprentissage automatique en tirant parti de modèles linguistiques avancés. Il interprète des requêtes utilisateur de haut niveau pour exécuter des tâches ML complexes telles que le suivi automatique des expériences avec l'intégration de MLflow, la surveillance en temps réel des performances des modèles, la détection de dérive des données et la vérification de la santé des pipelines. Les utilisateurs peuvent interagir avec l'agent via une interface conversationnelle pour obtenir des métriques d'expériences, diagnostiquer des échecs d'entraînement ou planifier des retrainements. L'agent MLE s'intègre de façon transparente avec des plateformes d'orchestration populaires comme Kubeflow et Airflow, permettant des déclencheurs automatiques de workflows et des notifications. Sa architecture modulaire de plugins permet de personnaliser les connecteurs de données, les tableaux de bord de visualisation et les canaux d'alerte, le rendant adaptable aux flux de travail variés des équipes ML.

Gemini Computer Use transforme votre interaction avec votre système d'exploitation en intégrant la prise de décision pilotée par l'IA directement dans votre flux de travail. En intégrant Google Gemini, l'agent peut comprendre des commandes riches en contexte en anglais pour effectuer diverses actions : exécuter des commandes de terminal, créer, modifier ou supprimer des fichiers, surveiller l'état du système et automatiser des routines à plusieurs étapes. Les utilisateurs communiquent directement via une CLI ou une API, facilitant la création de prototypes, la gestion de serveurs ou le développement de scripts sans avoir besoin d'une programmation manuelle approfondie. L'architecture modulaire permet aux développeurs d'étendre les capacités, d'intégrer des outils personnalisés et de créer des agents spécifiques à un domaine. Qu'il s'agisse d'orchestrer des processus de déploiement complexes ou de simplifier les opérations quotidiennes sur des fichiers, Gemini Computer Use apporte la puissance de l'IA conversationnelle sur votre bureau.