Ducky capacita equipes a construir, treinar e implantar agentes de IA personalizados sem escrever código. Você pode inserir documentos, planilhas ou registros de CRM como fontes de conhecimento e configurar reconhecimento de intenção, extração de entidades e fluxos de trabalho de múltiplas etapas via interface arrastar e soltar. Ducky suporta integração com APIs REST, bancos de dados e webhooks, e oferece implantação multi-canal através de widgets de chat na web, Slack e extensão Chrome. Análises em tempo real oferecem insights sobre volume de conversas, satisfação do usuário e desempenho do agente. Controles de acesso baseados em papéis e controle de versões garantem governança de nível empresarial enquanto mantêm ciclos de iteração rápidos.

Agent Analytics AI foi projetado para fornecer análises de desempenho abrangentes para agentes de IA. Seus recursos exclusivos incluem rastreamento de interações com usuários, medição de indicadores chave de desempenho (KPIs) e fornecimento de insights acionáveis para melhorar a eficiência operacional. A plataforma utiliza algoritmos avançados para analisar dados, permitindo que os usuários otimizem suas estratégias de IA e melhorem sistematicamente os resultados de engajamento. Ao se concentrar na experiência do usuário, o Agent Analytics AI ajuda as organizações a garantir que seus agentes de IA estejam operando da melhor maneira possível.

A Especificação de Agentes de IA Empresariais define uma especificação abrangente para agentes de IA de nível corporativo, incluindo esquemas de manifesto para identidade do agente, descrição, gatilhos, gerenciamento de memória e ferramentas suportadas. A estrutura inclui formatos de definição de ferramentas baseados em JSON, diretrizes para orquestração de pipelines e fluxos de trabalho, e padrões de versionamento para garantir implantações consistentes. Ela suporta extensibilidade por meio do registro de ferramentas personalizadas, melhores práticas de segurança e governança, e integração com várias plataformas de execução. Seguindo seu padrão aberto, as equipes podem construir, compartilhar e manter agentes de IA em múltiplos ambientes, promovendo colaboração, escalabilidade e processos de desenvolvimento uniformes dentro de grandes organizações.

O MCP Context Forge permite que desenvolvedores definam múltiplos canais, como texto, código, embeddings e metadados personalizados, orquestrando-os em janelas de contexto coesas para agentes de IA. Através de sua arquitetura de pipeline, automatiza a segmentação de dados fonte, enriquece-os com anotações e mescla canais com estratégias configuráveis, como ponderação de prioridade ou poda dinâmica. A estrutura suporta gerenciamento adaptativo de comprimento de contexto, geração com recuperação ampliada e integração sem falhas com IBM Watson e LLMs de terceiros, garantindo que os agentes de IA acessem contexto relevante, conciso e atualizado. Isso melhora o desempenho em tarefas como IA conversacional, Q&A de documentos e sumarização automática.