Hapticlabs propose un kit d'outils intuitif sans code conçu pour créer des interactions haptiques personnalisées. Les utilisateurs peuvent facilement concevoir des retours haptiques, construire des prototypes fonctionnels et tester leurs conceptions sur plusieurs appareils. Le Hapticlabs Studio, le DevKit et l'application mobile permettent une évaluation en temps réel sans aucun codage. Adapté au développement de produits, à l'éducation, à la recherche et aux projets DIY, Hapticlabs rationalise le processus d'incorporation des haptiques dans vos produits, améliorant l'expérience utilisateur avec des retours tangibles.

HexaBot est conçu pour simplifier le développement et le déploiement d'agents autonomes intelligents. Il offre des pipelines de flux de travail modulaires qui décomposent les tâches complexes en étapes gérables, ainsi que des magasins de mémoire persistante pour conserver le contexte entre les sessions. Les développeurs peuvent connecter les agents à des APIs externes, bases de données et services tiers via un écosystème de plugins. La surveillance en temps réel et la journalisation garantissent la visibilité sur le comportement des agents, tandis que les SDKs pour Python et JavaScript permettent une intégration rapide dans des applications existantes. L'infrastructure évolutive de HexaBot gère une forte concurrence et supporte des déploiements versionnés pour une utilisation fiable en production.

MASlite offre une API claire pour créer des classes d'agents, enregistrer des comportements et gérer la messagerie basée sur des événements entre agents. Il inclut un ordonnanceur pour gérer les tâches des agents, une modélisation d'environnement pour simuler les interactions, et un système de plugins pour étendre les fonctionnalités principales. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des scénarios multi-agents en Python en définissant des méthodes de cycle de vie des agents, en connectant des agents via des canaux et en exécutant des simulations en mode sans tête ou en intégrant des outils de visualisation.

DALI fournit un SDK modulaire et extensible pour construire des agents d'IA documentaires capables de traiter des images, PDF et fichiers scannés. Il intègre des moteurs OCR et des modèles vision-langage pour détecter des éléments de mise en page, extraire des tableaux et répondre aux questions des utilisateurs. Les développeurs peuvent personnaliser leurs pipelines, intégrer différents LLM et déployer des interfaces web ou en ligne de commande interactives. Avec un support intégré pour la mise en cache, le traitement par lots et l'orchestration multi-modèles, DALI accélère les tâches de compréhension des documents avec un code minimal.

Agent Starter Pack est une boîte à outils pour développeurs qui construit des agents intelligents et interactifs sur Google Cloud. Il offre des modèles en Node.js et Python pour gérer les flux de conversation, maintenir la mémoire à long terme et effectuer des appels d'outils et d'API. Basé sur Vertex AI et Cloud Functions ou Cloud Run, il supporte la planification multi-étapes, le routage dynamique, l'observabilité et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs aux services personnalisés, créer des assistants spécifiques au domaine et déployer des agents évolutifs en quelques minutes.

Le modèle d'application Agentic est un projet Next.js entièrement configuré qui sert de fondation pour le développement d'applications agentiques pilotées par IA. Il intègre une structure de dossiers modulaire, la gestion des variables d'environnement et des workflows d'agents exemples utilisant les modèles GPT d'OpenAI et des bases de données vectorielles comme Pinecone. Le modèle démontre des modèles clés tels que des chaînes séquentielles multi-étapes, des agents Q&R conversationnels et des endpoints de génération de texte. Les développeurs peuvent facilement personnaliser la logique des chaînes, intégrer des services supplémentaires et déployer sur des plateformes comme Vercel ou Netlify. Avec une prise en charge de TypeScript et une gestion des erreurs intégrée, la scaffolding réduit le temps de configuration initiale et fournit une documentation claire pour de futures extensions.