Denvr DataWorks oferece uma plataforma de nuvem AI projetada para atender às necessidades de desenvolvedores e empresas em busca de soluções escaláveis e de alto desempenho. A plataforma suporta uma ampla gama de aplicações de AI, desde o treinamento de modelos complexos de aprendizado de máquina até o processamento e análise de dados em tempo real. Com infraestrutura robusta e opções de integração fáceis, Denvr DataWorks permite que os usuários aproveitem o poder da AI para impulsionar a inovação e atingir seus objetivos de negócios.

Arquitetura Orientada a Agentes (AOA) é uma estrutura robusta que fornece aos desenvolvedores ferramentas para construir e manter sistemas inteligentes multiagentes. Os agentes encapsulam estado, comportamentos e padrões de interação, comunicando-se via um barramento de mensagens assíncrono. AOA inclui módulos para registro de agentes, descoberta e matchmaking, possibilitando composição dinâmica de serviços. A modelagem de comportamento suporta máquinas de estado finito, planejamento guiado por objetivos e gatilhos impulsionados por eventos. O framework gerencia eventos do ciclo de vida do agente, como criação, suspensão, migração e terminação. Monitoramento e registro embutidos facilitam ajuste de desempenho e depuração. A camada de transporte plugável do AOA suporta TCP, HTTP e protocolos personalizados, tornando-o adaptável para implantações locais, na nuvem ou na borda. Integração com bibliotecas populares assegura processamento de dados e integração de modelos de IA de forma contínua.

A BoteAI se especializa em criar soluções inovadoras impulsionadas por IA voltadas para setores industriais. As ferramentas são projetadas para otimizar processos, aumentar a eficiência e fornecer análises profundas de dados. Elas utilizam tecnologia de ponta para garantir um desempenho robusto, tornando-se indispensáveis para operações industriais modernas. Com foco em interfaces amigáveis e recursos personalizáveis, a BoteAI se destaca por fornecer soluções práticas e escaláveis de IA que atendem às necessidades dinâmicas da paisagem industrial atual.

A estrutura do Agente RAG Controlável fornece uma abordagem modular para construir sistemas de Geração Aumentada por Recuperação. Permite configurar e encadear componentes de recuperação, módulos de memória e estratégias de geração. Desenvolvedores podem conectar diferentes LLMs, bancos de dados vetoriais e controladores de políticas para ajustar como os documentos são recuperados e processados antes da geração. Construído em Python, inclui utilitários para indexação, consulta, rastreamento do histórico de conversação e fluxos de controle baseados em ações, tornando-o ideal para chatbots, assistentes de conhecimento e ferramentas de pesquisa.