O Agente de IA Blockchain integra grandes modelos de linguagem com suporte multichain para fornecer recuperação rápida e precisa de dados de blockchain por meio de linguagem natural. Os usuários podem fazer perguntas como 'Qual foi o gás usado no último bloco do Ethereum?' ou 'Mostre transações recentes de um endereço Solana', e o agente invoca automaticamente chamadas RPC subjacentes a nós de Bitcoin, Ethereum e Solana. Construído em Python e usando web3.py, solana-py e bibliotecas de Bitcoin, manipula facilmente dados de blocos, análise de transações, saldos de contas e informações de preços. Sua arquitetura modular permite que desenvolvedores extendam o agente com funções personalizadas ou adicionem suporte a cadeias adicionais. Essa ferramenta capacita desenvolvedores, analistas, educadores e entusiastas de blockchain a acessarem dados complexos na cadeia sem precisar escrever código de baixo nível.

Joule é o agente inteligente de IA da SAP projetado para transformar a maneira como as empresas utilizam os dados para a tomada de decisões. Ele se integra perfeitamente aos sistemas existentes para fornecer insights em tempo real sobre as operações, permitindo que os usuários tomem decisões informadas que aumentam a produtividade e a eficiência. Com capacidades de processamento de linguagem natural, Joule pode entender consultas dos usuários e fornecer informações personalizadas rapidamente, garantindo que o conhecimento crítico do negócio esteja facilmente acessível. Sua capacidade de aprender com as interações dos usuários também significa que Joule melhora continuamente, evoluindo com as necessidades do negócio.

O Agente de IA Conversacional Inteligente baseado em RAG combina uma camada de recuperação apoiada por armazenamento vetorial com o Gemini LLM do Google via LangChain para extrair conhecimento conversacional e com contexto. Os usuários ingerem e indexam documentos — PDFs, páginas web ou bancos de dados — em um banco de dados vetorial. Quando uma consulta é feita, o agente recupera os trechos mais relevantes, os alimenta em um modelo de prompt e gera respostas concisas e precisas. Componentes modulares permitem a personalização de fontes de dados, armazenamentos vetoriais, engenharia de prompts e backends de LLM. Este framework de código aberto simplifica o desenvolvimento de bots de perguntas e respostas específicos de domínio, exploradores de conhecimento e assistentes de pesquisa, entregando insights escaláveis em tempo real a partir de grandes coleções de documentos.