Google Gemma é uma coleção de modelos de IA leves e de ponta desenvolvidos para atender a um amplo espectro de aplicações. Esses modelos abertos são projetados com a mais recente tecnologia para garantir desempenho e eficiência ideais. Projetados para desenvolvedores, pesquisadores e empresas, os modelos Gemma podem ser facilmente integrados em aplicações para aprimorar a funcionalidade em áreas como geração de texto, resumo e análise de sentimentos. Com opções de implantação flexíveis disponíveis em plataformas como Vertex AI e GKE, o Gemma garante uma experiência sem costura para usuários que buscam soluções robustas de IA.

Magic Inspector é uma plataforma de teste de navegador sem código, alimentada por IA, projetada para otimizar e automatizar os processos de teste. Esta plataforma permite que os usuários criem testes em linguagem natural, tornando-a acessível para usuários não técnicos. As principais características incluem agendamento, extensas integrações de terceiros, gravações em vídeo de execuções de teste e análises avançadas. Com o Magic Inspector, as empresas podem alcançar processos de QA mais rápidos, reduzir o esforço de testes manuais e detectar bugs de forma eficiente em piloto automático, garantindo uma experiência do usuário suave e mantendo altos padrões de aplicação.

Ottic é uma plataforma inovadora de garantia de qualidade focada em aplicações de Modelos de Linguagem (LLM). Ela fornece às equipes as ferramentas necessárias para testar e validar rigorosamente suas aplicações baseadas em IA. Ao descrever cenários de teste em etapas detalhadas, a Ottic permite que os usuários cubram uma ampla gama de casos de uso do mundo real. A plataforma enfatiza a gestão visual de prompts, o gerenciamento de testes de ponta a ponta e o monitoramento contínuo do comportamento do usuário para aumentar a confiabilidade da aplicação. Com uma abordagem abrangente para a avaliação de LLM, a Ottic ajuda as equipes a entregar produtos de alta qualidade mais rapidamente.

AppAgent é uma estrutura de agente multimodal baseada em LLM projetada para operar aplicativos de smartphone sem script manual. Ela integra captura de tela, detecção de elementos GUI, análise OCR e planejamento em linguagem natural para entender layouts de aplicativos e intenções do usuário. A estrutura emite eventos de toque (toque, deslizamento, entrada de texto) através de um dispositivo Android ou emulador para automatizar fluxos de trabalho. Pesquisadores e desenvolvedores podem personalizar prompts, configurar APIs de LLM e estender módulos para suportar novos aplicativos e tarefas, alcançando automação móvel adaptável e escalável.