Stridly est une application innovante de définition d'objectifs alimentée par l'IA, conçue pour aider les utilisateurs à atteindre leurs aspirations personnelles et professionnelles. L'application permet aux utilisateurs de définir n'importe quel objectif, des habitudes simples aux rêves ambitieux, et décompose ceux-ci en plus petites quêtes réalisables adaptées aux besoins spécifiques de l'utilisateur. Avec des conseils alimentés par l'IA et un apprentissage adaptatif, Stridly fournit des conseils, des ressources et de la motivation personnalisés pour aider les utilisateurs à rester sur la bonne voie. Elle visualise le parcours de l'utilisateur avec des chronologies claires et des jalons, et aide à intégrer de nouvelles habitudes dans les routines quotidiennes pour un succès à long terme. Stridly est destiné à quiconque cherche une orientation structurée et un soutien pour atteindre ses objectifs.

AgentSmith est un cadre modulaire d’orchestration d’agents en Python, permettant aux développeurs de définir, configurer et exécuter plusieurs agents IA en collaboration. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles spécialisés — chercheur, planificateur, codeur ou réviseur — et communiquer via un bus de messages interne. AgentSmith supporte la gestion de mémoire via des magasins vectoriels comme FAISS ou Pinecone, la décomposition des tâches en sous-tâches et la supervision automatisée pour assurer l’atteinte des objectifs. Les agents et les pipelines sont configurés via des fichiers YAML lisibles par l’humain, et le framework s’intègre facilement avec les API OpenAI et des modèles LLM personnalisés. Il inclut la journalisation, la surveillance et la gestion des erreurs intégrées, ce qui en fait un outil idéal pour automatiser le développement logiciel, l’analyse de données et les systèmes de support à la décision.

Deep Research Agentic AI utilise des modèles linguistiques avancés comme GPT-4 pour effectuer des tâches de recherche de manière autonome. Les utilisateurs définissent des objectifs de haut niveau, et l’agent les décompose en sous-tâches, recherche des articles académiques et des sources web, traite et résume les résultats, écrit des extraits de code, et s’auto-évalue. Ses intégrations modulaires d’outils automatisent la collecte de données, l’analyse et la génération de rapports, permettant aux chercheurs d’itérer rapidement, d’externaliser le travail répétitif et de se concentrer sur des idées de haut niveau et l’innovation.