WorkflowAI offre une interface visuelle pour concevoir des flux de travail automatisés de bout en bout alimentés par des agents IA. Les utilisateurs peuvent assembler des modèles IA préconçus ou personnalisés en travailleurs numériques qui exécutent des tâches telles que le traitement de documents, la qualification de prospects et la résolution de tickets d'assistance. Les déclencheurs—y compris les webhooks, les plannings et les événements externes—lancent des flux de travail, qui peuvent ensuite interagir avec des applications tierces ou des systèmes internes. Des tableaux de bord analytiques intégrés surveillent la performance, tandis que le contrôle d'accès basé sur les rôles assure la sécurité. Aucun codage n'est requis, permettant aux équipes métier et aux développeurs d'itérer rapidement et d'étendre l'automatisation à travers les départements.

Lumino Labs fournit une plateforme complète pour le développement et la formation de modèles d'IA. Elle comprend un SDK intuitif permettant aux utilisateurs de construire des modèles à l'aide de modèles préconfigurés ou de modèles personnalisés. Les utilisateurs peuvent déployer leurs modèles en quelques secondes, garantissant ainsi des flux de travail rapides et efficaces. La plateforme prend en charge le scalage automatique pour éliminer les coûts liés aux GPU inactifs et aide à surveiller la performance des modèles en temps réel. Lumino Labs met l'accent sur la confidentialité des données et la conformité, permettant aux utilisateurs de maintenir un contrôle total sur leurs ensembles de données. La plateforme offre également des avantages économiques, réduisant les dépenses de formation jusqu'à 80 %.

AI Refinery offre aux entreprises une suite d'outils pour faciliter l'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus existants. Il simplifie l'adoption des technologies de l'IA, permettant aux organisations d'améliorer l'efficacité opérationnelle, d'enrichir l'expérience client et de stimuler l'innovation. La plateforme comprend des fonctionnalités pour automatiser les flux de travail, optimiser les processus de décision et permettre une analyse de données plus intelligente, le tout adapté aux besoins spécifiques de l'entreprise.

Blunge est une plateforme alimentée par l'IA qui permet la création de graphiques et d'éléments de branding cohérents en style. Elle offre à la fois un entraînement de modèle d'IA privé basé sur le style unique de votre marque, et des modèles publics pour des visuels de haute qualité instantanés. Avec des fonctionnalités adaptées au design et au marketing, Blunge garantit une génération efficace d'actifs, réduisant ainsi le besoin de travail de design manuel et maintenant une identité visuelle cohérente sur les plateformes. Idéale pour les petites équipes et les start-ups, Blunge accélère la création de contenu tout en préservant la cohérence de la marque.

CodeFuse-muAgent est un cadre open-source basé sur Python qui orchestre plusieurs agents IA autonomes pour résoudre collectivement des tâches complexes. Les développeurs définissent des agents individuels avec des compétences spécialisées — telles que traitement de données, compréhension du langage naturel ou interaction avec des API externes — et configurent les protocoles de communication pour une délégation dynamique des tâches. Le cadre fournit une gestion centralisée de la mémoire, la journalisation et la surveillance, tout en restant indépendant du modèle, supportant l'intégration avec des LLM populaires et des modèles IA personnalisés. En utilisant CodeFuse-muAgent, les équipes peuvent construire des workflows IA modulaires, automatiser des processus multi-étapes et faire évoluer les déploiements dans divers environnements. Des fichiers de configuration flexibles et des API extensibles permettent une mise en prototype rapide, des tests et un réglage fin, rendant cela adapté aux cas d'utilisation dans le support client, les pipelines de génération de contenu, les assistants de recherche, et plus encore.

Multi-Agent AI Researcher offre un cadre modulaire et extensible où les utilisateurs peuvent configurer et déployer plusieurs agents IA pour traiter conjointement des questions scientifiques complexes. Il inclut un agent de génération d'hypothèses proposant des orientations de recherche basées sur une analyse de littérature, un agent de simulation d'expériences modélisant et testant des hypothèses, un agent d'analyse de données traitant les résultats des simulations, et un agent de rédaction compilant les conclusions dans des documents de recherche structurés. Avec le support de plugins, les utilisateurs peuvent intégrer des modèles et des sources de données personnalisés. Le orchestrateur gère les interactions des agents, en consignant chaque étape pour la traçabilité. Idéal pour automatiser des tâches répétitives et accélérer les flux de travail R&D, il garantit la reproductibilité et la scalabilité dans divers domaines de recherche.