IoA fornece uma arquitetura flexível para definir, coordenar e executar múltiplos agentes de IA em um fluxo de trabalho unificado. Os componentes principais incluem um planejador que decompõe metas de alto nível, um executor que despacha tarefas para agentes especializados e módulos de memória para gerenciamento de contexto. Suporta integração com APIs externas e conjuntos de ferramentas, monitoramento em tempo real e plugins de habilidades personalizáveis. Os desenvolvedores podem prototipar rapidamente assistentes autônomos, bots de suporte ao cliente e pipelines de processamento de dados combinando módulos prontos ou estendendo-os com lógica personalizada.

A CNTXT se especializa em fornecer soluções impulsionadas por IA para ajudar as organizações a atingir seus objetivos operacionais e estratégicos. A plataforma oferece serviços como consultoria de habilitação de IA, soluções de dados perfeitas, aplicativos de IA sob medida e processos abrangentes de rotulagem de dados. Com sua abordagem centrada no usuário, a CNTXT permite que as empresas construam, apliquem e otimizem soluções de IA sem esforço. A tecnologia GenAI da plataforma facilita a implantação rápida de aplicativos de IA através de uma interface de arrastar e soltar, enquanto seus robustos serviços de dados garantem coleta, preparação e anotação de dados gerenciadas e de alta qualidade. A CNTXT também enfatiza segurança de grau empresarial e acesso a modelos de IA transparentes, ajudando os clientes a manter o controle sobre seus dados. A suíte de soluções é projetada para aumentar a eficiência e fomentar a inovação em vários setores.

Overeasy é uma estrutura de código aberto baseada em Python para orquestração de agentes de IA alimentados por LLM em vários domínios. Fornece uma arquitetura modular para definir agentes, configurar armazenamentos de memória e integrar ferramentas externas como APIs, bases de conhecimento e bancos de dados. Desenvolvedores podem conectar-se a endpoints de LLM da OpenAI, Azure ou auto-hospedados e projetar fluxos de trabalho dinâmicos envolvendo um ou múltiplos agentes. O mecanismo de orquestração do Overeasy gerencia a delegação de tarefas, tomada de decisões e estratégias de fallback, possibilitando trabalhadores digitais robustos para pesquisa, suporte ao cliente, análise de dados, agendamento e mais. Documentação abrangente e projetos de exemplo aceleram a implantação em Linux, macOS e Windows.

Minerva é uma plataforma inovadora projetada para ajudar os usuários a capturar e compartilhar fluxos de trabalho dinâmicos e interativos para qualquer site. Ao fornecer ferramentas para criar vídeos de produtos, guias interativos e como fazer, a Minerva melhora o engajamento do usuário e permite uma adoção digital sem costura. Os usuários podem elaborar documentação com fluxos de trabalho gerados automaticamente, apoiados por capturas de tela, vídeos e apresentações de slides, tornando-o uma ferramenta inestimável para integração, suporte ao cliente e documentação de suporte self-service.

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.

AtomicAgent fornece uma estrutura para definir, compor e executar tarefas de agentes de IA. Os módulos principais incluem um registro de ferramentas para registrar e invocar serviços externos, um gerenciador de memória para persistir o contexto de conversa ou tarefas, e um motor de orquestração que conduz as interações com LLM etapa por etapa. Os desenvolvedores podem definir ferramentas reutilizáveis, configurar lógica de decisão e aproveitar a execução assíncrona para tarefas de longa duração. O design modular do AtomicAgent promove facilidade de manutenção, testabilidade e iteração rápida de fluxos de trabalho complexos orientados por IA, de chatbots a pipelines de processamento de dados.

Automata permite que os usuários projetem visualmente fluxos de trabalho para automação de tarefas sem precisar de extensos conhecimentos de programação. Os usuários podem criar scripts que integram várias APIs e serviços, permitindo a automação perfeita de tarefas repetitivas e fluxos de trabalho complexos. As capacidades decisórias impulsionadas por IA aumentam a eficiência e a precisão dos processos, tornando-o adequado para empresas que buscam otimizar operações e reduzir o trabalho manual.

O Geers AI Lang Graph fornece uma camada de abstração baseada em gráficos para construir agentes de IA que coordenam múltiplas chamadas de LLM e gerenciam conhecimentos estruturados. Ao definir nós e arestas que representam prompts, dados e memória, os desenvolvedores podem criar fluxos de trabalho dinâmicos, rastrear o contexto entre interações e visualizar fluxos de execução. A estrutura suporta integrações de plugins para diversos provedores de LLM, modelagem de prompts personalizada e gráficos exportáveis. Simplifica o design iterativo de agentes, melhora a retenção de contexto e acelera o prototipagem de assistentes conversacionais, bots de suporte à decisão e pipelines de pesquisa.

Este bootcamp cobre o framework LangChain de ponta a ponta, permitindo que você construa Agentes de IA em Python. Você explorará templates de prompts, composição de cadeias, ferramentas de agentes, memória conversacional e recuperação de documentos. Através de notebooks interativos e exercícios detalhados, você implementará chatbots, fluxos de trabalho automatizados, sistemas de perguntas e respostas e cadeias de agentes personalizadas. Ao final do curso, você entenderá como implantar e otimizar agentes baseados em LangChain para diversas tarefas.

O Pneumatic é um software abrangente de gestão de fluxo de trabalho projetado para automatizar e otimizar processos de negócios. Ele integra-se sem esforço à sua infraestrutura existente, garantindo uma transição suave e mínima perturbação. O software orienta os membros da sua equipe em suas tarefas, movendo-os de um aplicativo para outro, garantindo que nenhuma etapa seja perdida. Com o Pneumatic, você pode construir, expandir e refinar fluxos de trabalho dinamicamente com base no desempenho e feedback da vida real. O objetivo é facilitar a gestão de processos, impulsionar a colaboração da equipe e realmente aumentar a eficiência.

Ruler é um agente de IA sem necessidade de codificação que agiliza os fluxos de decisão baseados em regras. Ele permite aos usuários definir regras condicionais, encadear múltiplas etapas e integrar fontes de dados externas para automatizar processos complexos. Com uma interface de arrastar e soltar, o Ruler facilita a criação de lógica de ramificação, acionar ações em aplicativos e enviar notificações automatizadas. Painéis e registros em tempo real fornecem insights sobre o desempenho das regras, enquanto o controle de versão integrado garante atualizações seguras. A arquitetura API-first do Ruler suporta uma integração perfeita com CRMs, ERPs e plataformas de mensagens. As equipes podem modelar rapidamente políticas de negócios, verificações de conformidade e processos de aprovação, reduzindo intervenção manual e acelerando os ciclos de decisão. Seja automatizando aprovações de empréstimos, roteamento de suporte ao cliente ou alertas de cadeia de suprimentos, o Ruler oferece operações consistentes e confiáveis sem escrever código.

O modelo de agente de IA Similar Company Finder processa um nome de empresa fornecido pelo usuário para identificar e classificar empresas com atributos comparáveis. Ele extrai pontos de dados relevantes, como setor da indústria, valores de receita, tamanho da equipe e segmento de mercado, de fontes de dados integradas. Utilizando interfaces conversacionais de IA, modelos de linguagem pré-treinados e técnicas de embeddings vetoriais, o agente calcula pontuações de similaridade via similaridade do cosseno. Os usuários podem personalizar conectores de dados, ajustar limites de similaridade e integrar o modelo em fluxos de trabalho existentes para uma avaliação abrangente de concorrentes e inteligência de mercado.