Applied Intuition se spécialise dans la fourniture de solutions logicielles adaptées à l'industrie des véhicules autonomes. Leur plateforme permet aux développeurs de créer des simulations réalistes, permettant des tests approfondis et la validation des systèmes de conduite de l'IA dans une variété d'environnements virtuels. Cela garantit la sécurité et l'efficacité dans les applications du monde réel. Les outils s'intègrent également parfaitement aux flux de travail existants, facilitant la transition des équipes de la phase de développement à celle du déploiement.

Asteroid AI offre une suite complète pour créer des agents conversationnels intelligents sans coder. Les entreprises commencent par télécharger des documentations, FAQs ou catalogues de produits dans la base de connaissances Asteroid. La plateforme utilise le NLP avancé et le machine learning pour former, affiner et personnaliser les réponses de l'agent. Les équipes peuvent personnaliser les personnalités, définir des règles de secours et créer des flux de travail automatisés pour la qualification des prospects ou le routage des tickets. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés sur des sites web, des applications mobiles ou des plateformes de messagerie via des codes d'intégration simples ou des API. Les tableaux de bord en temps réel suivent les conversations, la satisfaction des utilisateurs et les métriques de performance des agents, permettant une optimisation continue. Des fonctionnalités de sécurité incluent le chiffrement des données, des contrôles d'accès basés sur les rôles et la conformité aux principaux standards de confidentialité. Asteroid évolue, du petit startup à l'entreprise, facilitant l'engagement client et l'efficacité opérationnelle.

Bedrock Engineer fournit aux développeurs une méthode structurée et modulaire pour construire des agents IA exploitant des modèles de fondation AWS Bedrock tels que Amazon Titan et Anthropic Claude. La boîte à outils inclut des workflows d'exemple pour la récupération de données, l'analyse de documents, le raisonnement automatisé et la planification à plusieurs étapes. Il gère le contexte de session, s'intègre avec AWS IAM pour un accès sécurisé et prend en charge des modèles de prompts personnalisables. En abstraisant le code boilerplate, Bedrock Engineer accélère le développement de chatbots, d'outils de résumé et d'assistants intelligents, tout en offrant évolutivité et optimisation des coûts via une infrastructure gérée par AWS.

Core Team AI fournit une équipe IA collaborative instantanée qui comprend des rôles spécialisés : co-fondateur, CPO, CTO, CFO, CLO et CMO. Ces leaders IA travaillent ensemble en temps réel, partageant des idées et résolvant des défis pour aider les startups à évoluer rapidement. L'équipe IA intègre des méthodologies de startup éprouvées, garantissant que chaque conversation est organisée et actionnable. Les fondateurs peuvent façonner leur vision grâce à une prise de décision plus rapide, un soutien à la demande et une équipe synchronisée à travers diverses fonctions commerciales.

Ducky permet aux équipes de créer, former et déployer des agents IA personnalisés sans écrire de code. Vous pouvez importer des documents, tableaux ou enregistrements CRM comme sources de connaissances et configurer la reconnaissance d'intentions, l'extraction d’entités et des flux multi-étapes via une interface glisser-déposer. Ducky prend en charge l'intégration avec des API REST, des bases de données et des webhooks, et propose un déploiement multi-plateforme via widgets de chat web, Slack et extension Chrome. Des analyses en temps réel offrent des aperçus sur le volume des conversations, la satisfaction utilisateur et la performance des agents. Le contrôle d'accès basé sur les rôles et la gestion des versions garantissent une gouvernance de niveau entreprise tout en maintenant des cycles d'itération rapides.

LLMWare.ai est une plateforme pour exécuter des flux de travail IA d'entreprise de manière sécurisée, locale et à grande échelle sur votre PC. Cela optimise automatiquement le déploiement des modèles d'IA pour votre matériel, garantissant ainsi des performances efficaces. Avec LLMWare.ai, vous pouvez exécuter de puissants flux de travail IA sans Internet, accéder à plus de 80 modèles d'IA, effectuer des recherches de documents sur appareil et exécuter des requêtes SQL en langage naturel.

Au cœur, Memary fournit un système de gestion de mémoire modulaire adapté aux agents de modèles linguistiques de grande taille. En abstraisant les interactions de mémoire via une API commune, il supporte plusieurs backends, notamment des dictionnaires en mémoire, Redis pour la mise en cache distribuée, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS pour la recherche sémantique. Les utilisateurs définissent des schémas de mémoire (épisodes, sémantique ou à long terme) et exploitent des modèles d’embedding pour remplir automatiquement les magasins vectoriels. Les fonctions de récupération permettent de rappeler la mémoire pertinente contextuellement lors des conversations, améliorant les réponses des agents avec des interactions passées ou des données spécifiques au domaine. Conçu pour l’extensibilité, Memary peut intégrer des backends et fonctions d’embedding personnalisées, rendant idéal le développement d’applications IA robustes et à états, comme les assistants virtuels, bots de service client, et outils de recherche nécessitant une connaissance persistante au fil du temps.

Aegix fournit un SDK robuste pour orchestrer des agents IA capables de gérer des flux de travail complexes via un raisonnement multi-étapes. Avec le soutien de divers fournisseurs LLM, il permet aux développeurs d’intégrer des outils personnalisés — des connecteurs de bases de données aux web scrapers — et de maintenir l’état de la conversation avec des modules de mémoire tels que des stockages vectoriels. L’architecture flexible de boucle d’agents de Aegix permet de spécifier les phases de planification, d’exécution et de revue, permettant aux agents d’affiner leurs résultats de manière itérative. Que vous construisiez des bots de questions-réponses de documents, des assistants de code ou des agents de support automatisé, Aegix simplifie le développement grâce à des abstractions claires, des pipelines basés sur la configuration et des points d’extension faciles. Il est conçu pour évoluer du prototype à la production, garantissant performance fiable et bases de code maintenables pour les applications alimentées par IA.

Agent-Baba offre une boîte à outils complète pour créer et gérer des agents IA autonomes adaptés à des tâches spécifiques. Il propose une architecture de plugins pour étendre les capacités, un système de mémoire pour conserver le contexte conversationnel, et une automatisation de flux de travail pour l'exécution séquentielle des tâches. Les développeurs peuvent intégrer des outils comme des scrapeurs web, des bases de données et des API personnalisées dans les agents. Le framework simplifie la configuration via des schémas déclaratifs YAML ou JSON, supporte la collaboration multi-agents, et fournit des tableaux de bord de surveillance pour suivre la performance et les logs des agents, permettant une amélioration itérative et un déploiement transparent dans différents environnements.

Agentic AI Workflow est une bibliothèque Python extensible conçue pour orchestrer plusieurs agents IA pour une automatisation complexe de tâches. Elle comprend un agent de planification pour décomposer les objectifs en étapes concrètes, des agents d’exécution pour réaliser ces étapes via des LLM connectés, et un agent de réflexion pour examiner les résultats et affiner les stratégies. Les développeurs peuvent personnaliser les modèles de prompts, les modules de mémoire et les intégrations de connecteurs pour tout grand modèle de langage. Le framework fournit des composants réutilisables, une journalisation et des métriques de performance pour faciliter la création d’assistants de recherche autonomes, de pipelines de contenu et de flux de traitement de données.

La bibliothèque AI offre un cadre complet pour la conception et l'exécution d'agents IA. Elle comprend des constructeurs d'agents, une orchestration de chaînes, des interfaces de modèles, l'intégration d'outils et le support des magasins vectoriels. La plateforme adopte une approche API-first, une documentation exhaustive et des projets d'exemple. Que vous créiez des chatbots, des agents de récupération de données ou des assistants d'automatisation, l'architecture modulaire de la bibliothèque AI garantit que chaque composant — tels que les modèles linguistiques, les mémoires et les outils externes — peut être facilement configuré, combiné et surveillé en environnement de production.

ggfai fournit une interface unifiée pour définir des objectifs, gérer le raisonnement à plusieurs étapes et maintenir le contexte de conversation avec des modules de mémoire. Il prend en charge des intégrations d'outils personnalisables pour appeler des services ou APIs externes, des flux d'exécution asynchrones et des abstractions sur les modèles GPT d'OpenAI. L'architecture de plugins du cadre vous permet d'échanger des backends de mémoire, des magasins de connaissances et des modèles d'action, simplifiant l'orchestration d'agents dans des tâches telles que le support client, la récupération de données ou les assistants personnels.

Visnet AI fournit un cadre robuste pour le développement et le déploiement de modèles IA. La solution est multi-compatible et universelle, ce qui la rend adaptée à diverses applications, notamment la reconnaissance faciale, les inspections par drone et l'analyse structurelle. En mettant l'accent sur l'optimisation des performances et la possibilité d'évoluer, Visnet AI permet aux utilisateurs de façonner les résultats et de relever des défis complexes dans différents secteurs grâce à sa plateforme SaaS polyvalente alimentée par l'IA.

MARFT est un LLM basé sur Python, permettant des expériences reproductibles et la prototypage rapide de systèmes IA collaboratifs.