echoOLlama exploite l'écosystème Ollama pour fournir un cadre d'agent minimal : il lit l'entrée utilisateur du terminal, l'envoie à un LLM local configuré, et diffuse les réponses en temps réel. Les utilisateurs peuvent script des séquences d'interactions, enchaîner des prompts, et expérimenter l'ingénierie des prompts sans modifier le code modèle sous-jacent. Cela rend echoOLlama idéal pour tester des schémas de conversation, construire des outils simples en ligne de commande, et gérer des tâches itératives tout en préservant la confidentialité des données.

GRASP propose un pipeline structuré pour construire des agents IA dans des environnements TypeScript ou JavaScript. Au cœur, les développeurs définissent des agents en enregistrant un ensemble d'outils—fonctions ou connecteurs API externes—et en spécifiant des modèles de prompts qui guident le comportement de l'agent. Des modules de mémoire intégrés permettent aux agents de stocker et de récupérer des informations contextuelles, permettant des conversations multi-tours avec un état persistant. La composante de planification orchestre la sélection et l'exécution des outils en fonction de l'entrée utilisateur, tandis que la couche d'exécution gère les appels API et le traitement des résultats. Le système de plugins de GRASP supporte des extensions personnalisées, permettant des fonctionnalités telles que la génération augmentée par récupération (RAG), la planification de tâches et la journalisation. Sa conception modulaire permet aux équipes de choisir uniquement les composants dont elles ont besoin, facilitant l'intégration avec des systèmes et services existants pour les chatbots, assistants virtuels et workflows automatisés.

TalkBud est un agent de conversation piloté par IA qui fournit des solutions efficaces pour la communication en temps réel. Il permet aux utilisateurs de générer du contenu conversationnel, de gérer des dialogues et d'optimiser les interactions en utilisant la compréhension du langage naturel. Les capacités de TalkBud incluent le traitement des entrées des utilisateurs, la génération de réponses contextuellement pertinentes et l'amélioration de l'engagement des utilisateurs grâce à une gestion intelligente des dialogues.