Autogen Studio Researchは、GitHub上にホストされた研究プロトタイプで、エージェントコンポーネントのドラッグ＆ドロップ、通信チャネルの定義、実行パイプラインの構成を可能にします。Python SDKを使用してOpenAI、Azure、ローカルモデルなどの各種LLMバックエンドに接続し、リアルタイムのロギング、メトリクス、デバッグツールを提供します。このプラットフォームは、協働エージェントシステム、意思決定ワークフロー、自動タスクオーケストレーションの迅速なプロトタイピングを目的としています。

Magicflowは、時間、深い作業セッション、コンテキストの切り替えを追跡することで、集中力を高め、作業習慣を改善するために設計されたAI生産性ツールです。ポモドーロタイマー、気を散らす警告、リアルタイムの生産性メトリックなどの機能を備えたユーザーは、作業習慣に関する洞察を得ることができます。生産性を健康指標（睡眠や運動など）と結びつけて、個人および専門的な成長への全体的なアプローチを確保します。

Intelligenceは、状態を持つメモリの管理、OpenAI GPTなどの言語モデルの統合、APIやデータベース、知識ベースなど外部ツールへの接続を行うコンポーネントを組み合わせてAIエージェントを構築することを可能にします。カスタム機能のためのプラグインシステム、決定やメトリクスを追跡する観測モジュール、多エージェントを調整するオーケストレーションユーティリティを備えています。開発者はpipでインストールし、Pythonの簡単なクラスでエージェントを定義、メモリバックエンド（インメモリ、Redis、ベクトルストア）を設定します。REST APIサーバーによる展開やCLIツールによるデバッグもサポート。テスト、バージョン管理、スケーリングを容易にし、チャットボットやカスタマーサポート、データ取得、ドキュメント処理、自動化ワークフローに適しています。

AGIFlowのコアには、ユーザーがAIエージェントを動的なワークフローに組み立てられる直感的なキャンバスがあります。トリガー、条件ロジック、エージェント間のデータ交換を定義し、各ノードはカスタムコードを実行したり、外部APIを呼び出したり、NLP、ビジョン、データ処理向けのプリセットモデルを利用したりできます。人気のデータベース、Webサービス、メッセージングプラットフォームへのコネクタを内蔵しており、システム間の連携と調整をシンプルにします。バージョン管理とロールバック機能により迅速な反復が可能となり、リアルタイムログ、メトリクスダッシュボード、アラートによる透明性と信頼性を確保します。ワークフローのテスト後、スケーラブルなクラウドインフラに展開し、スケジューリングオプションで複雑なレポート作成や顧客サポートルーティング、研究パイプラインの自動化を実現できます。

SearchAtlasは、ユーザーがサイトのパフォーマンスを向上させることを可能にする強力なSEO拡張機能です。技術監査を行い、キーワードランキングを改善し、コンテンツを最適化するための実用的な洞察を提供するように設計されています。使いやすいインターフェースを備え、新人からベテランのSEO専門家まで幅広く対応します。ユーザーは、この拡張機能をブラウジング体験にシームレスに統合し、ウェブページのSEO指標をリアルタイムで分析できるため、オンラインプレゼンスを向上させたいすべての人にとって価値のあるリソースとなります。

StarCatは、コードを書かずにAIエージェントを作成できるドラッグアンドドロップのビルダーを提供します。テンプレートを選択するか、最初から始めて、プロンプトを設定し、メモリとコンテキストを構成し、Slackやメール、CRM、データベースなどのツールと連携します。エージェントは、チケット分類、リードスコアリング、データ入力、レポート作成などのマルチステップワークフローを処理できます。内蔵の分析ツールでパフォーマンスを監視し、バージョン管理で安全に更新できます。ウェブサイト、メッセージングプラットフォーム、内部ダッシュボードにエージェントを展開し、ルーチン作業を即座に自動化します。