Kotae aproveita a inteligência artificial para fornecer respostas dinâmicas a consultas de clientes, automatizando até 80% das interações em mais de 80 idiomas. Não requer habilidades de programação para configuração e pode ser personalizado para corresponder à identidade da sua empresa. Os usuários podem rapidamente treinar o chatbot usando seus recursos existentes, como perguntas frequentes e conteúdos do site, garantindo que as respostas sejam precisas e relevantes. Isso o torna uma ferramenta invaluable para empresas que buscam aumentar a satisfação do cliente e otimizar a comunicação.

PandaRobot Chat oferece uma interface web intuitiva para projetar agentes de chat movidos a IA sem necessidade de habilidades de programação. Os usuários começam selecionando templates de conversa ou construindo fluxos com um editor de arrastar e soltar, conectando-se a fontes de dados externas ou APIs para respostas dinâmicas. A plataforma suporta múltiplos modelos de IA, configurações de NLP personalizáveis e diálogos multi-turno. Os agentes podem ser enriquecidos com bases de conhecimento, tarefas agendadas e fluxos condicionais para realizar tarefas como responder perguntas frequentes, processar pedidos ou lidar com tickets de suporte. Após a configuração, os agentes podem ser implantados em sites, WhatsApp, Facebook e outros. Ferramentas de análise em tempo real e testes A/B permitem otimizar continuamente o desempenho do agente, garantindo alta participação e satisfação.

LAWLIA fornece uma interface estruturada para definir comportamentos de agentes, plugins de ferramentas e gerenciamento de memória para fluxos de trabalho conversacionais ou autônomos. Os desenvolvedores podem integrar com APIs principais de LLM, configurar modelos de prompt e registrar ferramentas personalizadas como busca, calculadoras ou conectores de banco de dados. Através de sua classe Agent, LAWLIA gerencia planejamento, execução de ações e interpretação de respostas, permitindo interações de múltiplas rodadas e invocação dinâmica de ferramentas. Seu design modular suporta a extensão de capacidades via plugins, possibilitando agentes para suporte ao cliente, análise de dados, assistência de código ou geração de conteúdo. A estrutura simplifica o desenvolvimento de agentes ao gerenciar contexto, memória e tratamento de erros sob uma API unificada.

Inngest AgentKit fornece uma estrutura abrangente para desenvolver agentes de IA em um ambiente Node.js. Ele aproveita a arquitetura orientada a eventos da Inngest para acionar fluxos de trabalho de agentes com base em eventos externos como requisições HTTP, tarefas agendadas ou chamadas de webhook. O kit inclui utilitários de renderização de modelos para criar respostas dinâmicas, gerenciamento de estado embutido para manter o contexto durante as sessões e integração perfeita com APIs externas e modelos de linguagem. Os agentes podem transmitir respostas parciais em tempo real, gerenciar lógica complexa e orquestrar processos em múltiplas etapas com tratamento de erros e tentativas. Ao abstrair preocupações de infraestrutura e fluxo de trabalho, o AgentKit permite que os desenvolvedores foquem na criação de comportamentos inteligentes, reduzindo código boilerplate e acelerando a implantação de assistentes de conversação, pipelines de processamento de dados e bots de automação de tarefas.