O Upstreet AI permite que empresas projetem e implementem agentes de IA personalizados sem necessidade de codificação. Os agentes podem conectar-se a fontes de dados como Salesforce, Google Sheets e bancos de dados SQL, interpretar comandos em linguagem natural e executar fluxos de trabalho complexos. Por exemplo, um agente de vendas pode qualificar leads automaticamente, enviar e-mails personalizados e atualizar registros no CRM. Um chatbot de suporte ao cliente pode processar tickets, sugerir soluções e escalonar problemas. O editor visual do Upstreet permite definir gatilhos, lógica condicional e processos de múltiplos passos. Os agentes funcionam em uma infraestrutura de nuvem escalável e suportam webhooks, APIs REST e ações baseadas em eventos. Combinando modelos de linguagem pré-treinados com conectores de dados seguros, Upstreet AI simplifica automação, reduz erros manuais e acelera o retorno de valor em projetos empresariais.

A Waveloom fornece uma plataforma versátil para construir fluxos de trabalho de IA com facilidade. Seja através de interfaces de arrastar e soltar, integração de SDK ou descrições em linguagem natural, os usuários podem criar fluxos de trabalho de automação complexos sem a necessidade de uma configuração de infraestrutura extensa. Conecte-se com modelos de IA líderes como GPT-4, Claude 3.5 e mais, e ative recursos como geração de imagens, criação de vídeos e armazenamento de dados. A plataforma suporta desenvolvimento e implantação rápidos, tornando-a ideal para uma ampla gama de aplicações, desde criação de conteúdo até planejamento de viagens personalizadas.

Magma Deploy é uma plataforma de implantação de agentes de IA que simplifica o processo de construção, escalonamento e monitoramento de assistentes inteligentes. Os usuários definem visualmente fluxos de trabalho aprimorados por busca, conectam-se a qualquer banco de dados vetorial, escolhem entre modelos da OpenAI ou de código aberto e configuram regras de roteamento dinâmico. A plataforma cuida da geração de embeddings, gerenciamento de contexto, autoescalonamento e análises de uso, permitindo que as equipes se concentrem na lógica do agente e na experiência do usuário ao invés da infraestrutura backend.