AIFlow Guru est une plateforme complète d’orchestration d’agents IA qui permet aux développeurs, data scientists et analystes métier de créer des flux de travail autonomes en utilisant une interface graphique semblable à un diagramme de flux. En connectant des composants préconstruits tels que modèles de prompt, connecteurs LLM (OpenAI, Anthropic, Cohere), outils de récupération et blocs logiques personnalisés, les utilisateurs peuvent composer des pipelines complexes automatisant des tâches telles que l’extraction de données, la synthèse, la classification et le support à la décision. La plateforme supporte la planification, l’exécution parallèle, la gestion des erreurs et des tableaux de bord de métriques pour une visibilité et une scalabilité complètes. Elle abstrait les détails d’infrastructure, supporte aussi bien les déploiements cloud qu’on-premise, tout en assurant sécurité et conformité. AIFlow Guru accélère l’adoption de l’IA en entreprise en réduisant le temps de développement et en débloquant des flux de travail réutilisables à travers les équipes.

Boxsy est une plateforme complète qui réduit le fardeau opérationnel des fondateurs de startup en fournissant des outils essentiels, une expertise et des insights. Avec des fonctionnalités telles que des tableaux de bord de métriques, des manuels opérationnels, des rapports automatisés, et plus encore, Boxsy aide les fondateurs de SaaS à briser les silos de données, à obtenir une clarté sur la santé de l'entreprise et à recevoir des conseils personnalisés d'experts. La plateforme propose également des réductions sur des logiciels et des outils alimentés par l'IA pour générer des insights et automatiser des tâches.

LLMStack permet aux développeurs et aux équipes de transformer des projets de modèles linguistiques en applications de niveau production en quelques minutes. Il offre des workflows modulables pour enchaîner des prompts, des intégrations de magasins vectoriels pour la recherche sémantique et des connecteurs vers des APIs externes pour l'enrichissement des données. La planification des tâches, la journalisation en temps réel, les tableaux de bord de métriques et l'escalade automatisée garantissent fiabilité et observabilité. Les utilisateurs peuvent déployer des applications IA via une interface en un clic ou une API, tout en appliquant des contrôles d'accès, en surveillant la performance et en gérant les versions — le tout sans gérer de serveurs ou de DevOps.