A AutoX se especializa no desenvolvimento de sistemas de IA para veículos autônomos, incluindo capacidades de percepção e tomada de decisão em tempo real. Ela integra algoritmos avançados para interpretar dados de vários sensores, permitindo que o veículo navegue em ambientes complexos. A AutoX também enfatiza recursos de segurança, garantindo que o sistema autônomo possa tomar decisões informadas enquanto cumpre as leis e regulamentos de trânsito. O objetivo é aprimorar a experiência geral de condução, oferecendo soluções fluidas, confiáveis e amigáveis para passageiros e operadores de frotas.

Cognexo é um agente de IA avançado que simplifica e automatiza tarefas do dia a dia. Ele aproveita fluxos de trabalho inteligentes para melhorar a produtividade em vários domínios. Os usuários podem criar, gerenciar e otimizar fluxos de trabalho por meio de sua interface intuitiva, permitindo a integração perfeita com ferramentas de software populares para processamento de dados em tempo real, melhor colaboração em equipe e melhor tomada de decisões. Gerenciando agendas ou automatizando tarefas repetitivas, o Cognexo é projetado para se adaptar às necessidades únicas de cada usuário.

O Sistema de Coleta de Resíduos Autônoma Multiagente é uma plataforma orientada por pesquisa que emprega aprendizado por reforço multiagente para treinar robôs de coleta de resíduos individuais a colaborarem no planejamento de rotas. Os agentes aprendem a evitar cobertura redundante, minimizar a distância de viagem e responder a padrões dinâmicos de geração de resíduos. Construído em Python, o sistema integra um ambiente de simulação para testar e refinar políticas antes da implantação no mundo real. Os usuários podem configurar layouts de mapas, pontos de descarte de resíduos, sensores de agentes e estruturas de recompensa para adaptar o comportamento a áreas urbanas específicas ou restrições operacionais.

SARL oferece suporte à tomada de decisão e suporte dinâmico com a IDE Eclipse, incluindo suporte ao editor, geração de código, depuração e testes. O motor de runtime pode direcionar várias plataformas, incluindo frameworks de simulação (por exemplo, MadKit, Janus) e sistemas do mundo real em robótica e IoT. Desenvolvedores podem estruturar aplicações complexas de MAS reunindo habilidades e protocolos modulares, simplificando o desenvolvimento de sistemas de IA distribuídos e adaptativos.

SuperPilot é um framework de agente AI autônomo que utiliza grandes modelos de linguagem para realizar tarefas de múltiplos passos sem intervenção manual. Com a integração de modelos GPT e Anthropic, ele pode gerar planos, chamar ferramentas externas como navegador headless para raspagem de web, um terminal para comandos shell, e módulos de memória para retenção de contexto. Usuários definem metas, e SuperPilot orquestra dinamicamente sub-tarefas, mantém uma fila de tarefas e adapta-se a novas informações. Sua arquitetura modular permite acrescentar ferramentas personalizadas, ajustar configurações de modelos e registrar interações. Com loops de feedback integrados, a entrada humana pode refinar as decisões e melhorar os resultados. Isso torna o SuperPilot adequado para automação de pesquisas, tarefas de codificação, testes e fluxos de trabalho rotineiros de processamento de dados.