Kater est un agent de support client alimenté par l'IA qui automatise les réponses et aide les utilisateurs avec leurs questions. Il utilise l'apprentissage automatique pour comprendre les intentions des clients, offrant des interactions personnalisées et résolvant les questions efficacement. Kater réduit la charge de travail des agents humains en gérant les demandes routinières et en étant disponible 24/7, garantissant que les clients reçoivent une assistance en temps opportun à tout moment. Sa capacité à apprendre des interactions précédentes lui permet d'améliorer ses réponses au fil du temps, créant une expérience de support sur mesure.

LiteLLM est un agent IA de pointe qui se spécialise dans le traitement du langage naturel. Il assiste les utilisateurs en fournissant des réponses intelligentes et contextuelles lors des conversations, rationalisant des tâches telles que la résumé, la traduction et la récupération d'informations. Grâce à sa capacité à comprendre l'intention et le contexte de l'utilisateur, LiteLLM améliore la productivité et la créativité dans diverses applications, ce qui le rend idéal pour les entreprises ayant besoin d'automatisation et de communication efficace.

Semantic Kernel Copilot Demo est une application de référence de bout en bout illustrant comment construire des agents IA avancés avec le cadre Semantic Kernel de Microsoft. La démo propose un chaînage de prompts pour un raisonnement multi-étapes, une gestion de mémoire pour rappeler le contexte entre les sessions, et une architecture de compétences basée sur des plugins permettant l'intégration avec des API ou services externes. Les développeurs peuvent configurer des connecteurs pour Azure OpenAI ou des modèles OpenAI, définir des modèles de prompts personnalisés et implémenter des compétences spécifiques au domaine telles que l'accès au calendrier, la gestion de fichiers ou la récupération de données. L'exemple montre comment orchestrer ces composants pour créer un copilote conversationnel capable de comprendre les intentions des utilisateurs, d'exécuter des tâches et de maintenir le contexte au fil du temps, favorisant ainsi le développement rapide d'assistants IA personnalisés.

Marqo fournit une plateforme de recherche alimentée par l'IA qui optimise la conversion de recherche en comprenant et en interprétant l'intention des utilisateurs. La plateforme connecte les catalogues de produits et les données comportementales des utilisateurs pour construire un modèle de moteur de recherche personnalisé. Marqo remplace le balisage manuel par une analyse automatisée et fournit des résultats de recherche hautement pertinents. Ses fonctionnalités clés incluent la recherche multimodale, les recommandations personnalisées et la personnalisation en fonction des objectifs commerciaux, ce qui en fait une solution efficace pour les applications de commerce électronique et de recherche de contenu.