Ferramentas customer support workflows para todas as ocasiões

Obtenha soluções customer support workflows flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

customer support workflows

  • AGIFlow permite a criação visual e orquestração de fluxos de trabalho de IA multi-agentes com integração de API e monitoramento em tempo real.
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    O que é AGIFlow?
    No seu núcleo, AGIFlow fornece uma tela intuitiva onde os usuários podem montar agentes de IA em fluxos de trabalho dinâmicos, definindo gatilhos, lógica condicional e trocas de dados entre agentes. Cada nó de agente pode executar código personalizado, chamar APIs externas ou aproveitar modelos pré-construídos para tarefas de NLP, visão ou processamento de dados. Com conectores integrados a bancos de dados populares, serviços web e plataformas de mensagens, AGIFlow agiliza a integração e orquestração entre sistemas. Recursos de controle de versão e reversão permitem que as equipes iterem rapidamente, enquanto logs em tempo real, painéis de métricas e alertas garantem transparência e confiabilidade. Depois que os fluxos de trabalho forem testados, podem ser implantados em infraestrutura escalável na nuvem com opções de agendamento, possibilitando às empresas automatizar processos complexos, como geração de relatórios, roteamento de suporte ao cliente ou pipelines de pesquisa.
    Recursos Principais do AGIFlow
    • Design de fluxo de trabalho visual de arrastar e soltar
    • Orquestração multi-agente com gatilhos e lógica condicional
    • Biblioteca de conectores de API e banco de dados
    • Execução de código personalizado em nós de agentes
    • Controle de versão e reversão
    • Logs em tempo real, métricas e alertas
    • Implantação na nuvem e agendamento
    Prós e Contras do AGIFlow

    Contras

    Nenhum código open-source ou repositório GitHub disponível publicamente.
    Nenhuma presença direta de aplicativo móvel ou extensão de navegador.
    Detalhes específicos de preços e níveis não são mencionados diretamente.
    Faltam depoimentos de usuários listados publicamente ou estudos de caso extensos no site.

    Prós

    Melhora a depuração e reduz alucinações em fluxos de trabalho LLM por meio de rastreamento e registro abrangentes.
    Melhora a velocidade da API e reduz os custos operacionais de modelos de IA.
    A representação visual do fluxo de trabalho ajuda a uma compreensão e solução de problemas mais rápidas.
    Suporta gerenciamento de prompts e controle de versões para testes eficientes de IA.
    Fornece ferramentas de avaliação para monitorar viés, toxicidade e alucinações.
    Oferece auto-hospedagem para maior segurança e suporte empresarial.
    Preços do AGIFlow
    Tem plano gratuitoYES
    Detalhes do teste gratuito
    Modelo de preçosFreemium
    Cartão de crédito é necessárioNo
    Tem plano vitalícioNo
    Frequência de cobrançaMensal

    Detalhes do plano de preços

    Hobby

    0 USD
    • 1 Ambientes / Projeto
    • 1 Projeto
    • 2.000 Logs / Mês
    • 1 Membro da equipe
    • Suporte comunitário

    Professional

    19 USD
    • 3 Ambientes / Projeto
    • 1 Projetos
    • 50.000 Logs / Mês
    • 2 Membros da equipe
    • Suporte empresarial

    Startups

    199 USD
    • 4 Ambientes / Projeto
    • 3 Projetos
    • 500.000 Logs / Mês
    • 5 Membros da equipe
    • Suporte sob demanda

    Enterprise

    Custom USD
    • Ambientes ilimitados
    • Projetos ilimitados
    • Logs ilimitados
    • Membros da equipe ilimitados
    • SLA de 99,99% de uptime
    • Integração SAML e SSO
    • Gerente de conta dedicado
    • Suporte telefônico 24/7
    Para os preços mais recentes, visite: https://agiflow.io/pricing
  • Uma estrutura de orquestração de múltiplos agentes de código aberto baseada em Python que permite que agentes de IA personalizados colaborem em tarefas complexas.
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    O que é CodeFuse-muAgent?
    CodeFuse-muAgent é uma estrutura de código aberto baseada em Python que orquestra múltiplos agentes de IA autônomos para resolver tarefas complexas de forma colaborativa. Desenvolvedores definem agentes individuais com habilidades especializadas — como processamento de dados, compreensão de linguagem natural ou interação com APIs externas — e configuram protocolos de comunicação para delegação de tarefas dinâmica. A estrutura fornece gerenciamento de memória centralizada, registro e monitoramento, mantendo-se agnóstica ao modelo, suportando integração com LLMs populares e modelos de IA personalizados. Ao aproveitar o CodeFuse-muAgent, as equipes podem construir fluxos de trabalho modulares de IA, automatizar processos de múltiplas etapas e escalar implantações em diversos ambientes. Arquivos de configuração flexíveis e APIs extensíveis permitem prototipagem rápida, testes e ajustes finos, tornando-o adequado para casos de uso em suporte ao cliente, pipelines de geração de conteúdo, assistentes de pesquisa e mais.
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