Rigging é uma estrutura focada no desenvolvedor que agiliza a criação e orquestração de agentes de IA. Fornece registro de ferramentas e funções, gerenciamento de contexto e memória, encadeamento de fluxo de trabalho, eventos de callback e registro de logs. Os desenvolvedores podem integrar múltiplos provedores de LLM, definir plugins personalizados e montar pipelines de múltiplas etapas. O SDK em TypeScript com segurança de tipos do Rigging garante modularidade e reutilização, acelerando o desenvolvimento de agentes de IA para chatbots, processamento de dados e tarefas de geração de conteúdo.

O Agentic Kernel oferece uma arquitetura desacoplada para construção de agentes de IA, compondo componentes reutilizáveis. Os desenvolvedores podem definir pipelines de planejamento para dividir metas, configurar bancos de memória de curto e longo prazo usando embeddings ou backends baseados em arquivo, e registrar ferramentas ou APIs externas para execução de ações. A estrutura suporta seleção dinâmica de ferramentas, ciclos de reflexão do agente e agendamento embutido para gerenciar fluxos de trabalho do agente. Seu design plugável acomoda qualquer provedor de LLM e componentes personalizados, possibilitando casos de uso como assistentes de conversação, bots de pesquisa automatizados e bots de processamento de dados. Com logs transparentes, gerenciamento de estado e fácil integração, o Agentic Kernel acelera o desenvolvimento, garantindo manutenabilidade e escalabilidade em aplicações orientadas a IA.

A Demonstração do Agente de IA VideoSDK combina o poder da infraestrutura de vídeo em tempo real do VideoSDK com serviços de IA para criar um assistente virtual inteligente para chamadas de vídeo em grupo. A demonstração apresenta transcrição de fala ao vivo, permitindo que os participantes leiam legendas em vários idiomas por meio de tradução instantânea. Após cada sessão, o agente gera resumos concisos da reunião destacando pontos-chave e ações. Os usuários podem fazer perguntas em linguagem natural durante as chamadas, e o chatbot de IA responde com base no histórico de conversas. Construída usando React para a interface e Node.js para a integração de back-end com APIs da OpenAI, essa demonstração oferece uma arquitetura modular para desenvolvedores expandirem ou adaptarem recursos como análise de sentimento, prompts personalizados e suporte multilíngue, acelerando a criação de ferramentas de colaboração por vídeo movidas a IA.