SegAgent est un cadre Python qui orchestre des agents d'IA pour effectuer une segmentation d'images sémantiques par interaction en langage naturel. En combinant la compréhension linguistique basée sur GPT avec le Segment Anything Model (SAM), il convertit les invites utilisateur — telles que « segmenter la région de la tumeur » ou « affiner autour des bords » — en masques précis. L’agent conserve le contexte conversationnel, supporte un raffinement itératif des résultats de segmentation et peut intégrer des modèles personnalisés ou des étapes de post-traitement. Il fournit une API extensible, des outils en ligne de commande et des exemples de notebooks Jupyter. SegAgent accélère les workflows d’annotation, réduit l’effort manuel de traçage et permet aux développeurs d’incorporer des capacités de segmentation conversationnelle dans des pipelines ou applications plus larges.

HowToReply.AI fournit une solution basée sur l'IA pour créer des réponses personnalisées pour n'importe quelle conversation. Ce générateur intuitif comprend le contexte et le ton, le rendant adapté aux interactions professionnelles et décontractées. En utilisant HowToReply.AI, vous pouvez vous assurer que vos messages sont toujours appropriés et efficaces, augmentant la satisfaction client et améliorant instantanément votre communication en ligne. Sa simplicité de conception permet aux utilisateurs de générer rapidement des réponses, ce qui garantit que vous n'avez jamais à vous soucier de ce que vous devez dire ensuite.

Ce dépôt propose un cadre multi-agents personnalisable simulant un centre d'appel de taxi. Il définit des agents IA distincts : CustomerAgent pour demander des courses, DispatchAgent pour choisir des conducteurs en fonction de la proximité, DriverAgent pour confirmer les affectations et mettre à jour les statuts, et NotificationAgent pour la facturation et les messages. Les agents interagissent via une boucle orchestratrice utilisant des appels GPT d'OpenAI et la mémoire, permettant un dialogue asynchrone, la gestion des erreurs et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre ou adapter les invites des agents, intégrer des systèmes en temps réel, et prototyper des workflows de service client et de dispatch alimentés par l'IA.

Chatbot-Grok fournit un cadre d'agent IA modulaire écrit en Python, destiné à simplifier le développement de bots conversationnels. Il supporte la gestion de dialogues multi-tours, conserve la mémoire de chat entre les sessions et permet aux utilisateurs de définir des modèles d'invite personnalisés. L'architecture est extensible, permettant aux développeurs d'intégrer divers LLMs, y compris Grok, et de se connecter à des plateformes telles que Telegram ou Slack. Avec une organisation claire du code et une structure conviviale pour les plugins, Chatbot-Grok accélère le prototypage et le déploiement de assistants de chat prêts pour la production.