CV Agents sert de centre centralisé pour plusieurs modèles IA de vision par ordinateur accessibles via une interface web intuitive. Il prend en charge des tâches telles que la détection d'objets avec des agents basés sur YOLO, la segmentation sémantique avec des variantes U-Net, et la classification d'images alimentée par des réseaux neuronaux convolutifs. Les utilisateurs peuvent interagir avec les agents en téléchargeant des images ou des flux vidéo, en ajustant les seuils de détection, en sélectionnant les formats de sortie comme les cadres de délimitation ou les masques de segmentation, et en téléchargeant directement les résultats. La plateforme ajuste automatiquement les ressources de calcul pour une inférence à faible latence et enregistre les métriques de performance pour analyse. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des pipelines de vision, tandis que les entreprises peuvent intégrer des API REST dans des systèmes de production, accélérant le déploiement de solutions de vision personnalisées sans gestion d'infrastructure avancée.

AgentCraft est une plateforme de développement d’agents IA sans serveur qui abstrait la gestion de l’infrastructure, permettant aux équipes de se concentrer sur la conception d’assistants intelligents. Avec des flux de travail glisser-déposer, les utilisateurs définissent des scénarios de conversation, configurent des déclencheurs pour des appels API et des actions personnalisées sans avoir à écrire de code. La plateforme exploite des connecteurs pré-construits pour s’intégrer avec des CRM, bases de données et canaux de communication comme Slack, Teams et le chat web. La gestion de versions des modèles et les tests A/B permettent d’expérimenter différentes stratégies de dialogue. Les tableaux de bord en temps réel suivent l’engagement des utilisateurs, les erreurs et les métriques de performance, permettant une optimisation continue. L’authentification sécurisée, le stockage crypté des données et les fonctionnalités de conformité garantissent une sécurité de niveau entreprise. Les agents peuvent être automatiquement mis à l’échelle pour gérer les pics de charge et déployés mondialement sur des points d’accès edge pour une faible latence.