Whiz foi projetado para oferecer uma base robusta para o desenvolvimento de agentes inteligentes capazes de realizar fluxos de trabalho conversacionais e orientados a tarefas complexas. Usando Whiz, os desenvolvedores definem "ferramentas" — funções em Python ou APIs externas — que o agente pode invocar ao processar consultas do usuário. Um módulo de memória integrado captura e recupera o contexto da conversa, permitindo interações coerentes de múltiplos turnos. Um motor de planejamento dinâmico decompoe objetivos em passos acionáveis, enquanto uma interface flexível permite injetar políticas personalizadas, registros de ferramentas e backends de memória. Whiz suporta busca semântica baseada em embeddings para recuperar documentos relevantes, registro para auditoria e execução assíncrona para escalabilidade. Totalmente de código aberto, Whiz pode ser implantado em qualquer lugar que rode Python, permitindo prototipagem rápida de bots de suporte ao cliente, assistentes de análise de dados ou agentes especializados em domínio com pouco código boilerplate.

AgentFence fornece uma camada de segurança unificada para agentes de IA, cobrindo aplicação de políticas, controle de acesso e detecção de anomalias. Oferece SDKs para Python, Node.js e APIs REST para fácil integração com seus aplicativos LLM. Com painéis de monitoramento em tempo real e registros detalhados de auditoria, as equipes de conformidade obtêm visibilidade total sobre o comportamento do agente. Políticas personalizáveis permitem definir ações permitidas, regras de uso de dados e funções de usuário. Alertas automáticos notificam partes interessadas sobre violações de políticas, enquanto logs históricos suportam análises forenses e relatórios regulatórios.