GreyCollar AI permite que organizações desenhem, treinem e implantem trabalhadores digitais alimentados por IA através de uma interface amigável e sem código. Ao ingerir documentos, bases de conhecimento e APIs, esses agentes compreendem protocolos e fluxos de trabalho da empresa. Eles se integram perfeitamente com plataformas de comunicação como Slack e Microsoft Teams, lidando com tarefas como responder FAQs, processar tíquetes de TI e encaminhar solicitações de serviço. Sistemas de memória integrados permitem que os agentes se lembrem de interações anteriores, garantindo respostas coerentes e personalizadas. Administradores podem monitorar métricas de desempenho, ajustar fluxos de trabalho e escalar agentes em diferentes equipes. Seja melhorando o atendimento ao cliente, simplificando o integração de RH ou automatizando o prospecção de vendas, GreyCollar AI transforma processos manuais em fluxos de trabalho eficientes e automatizados que impulsionam a produtividade e reduzem custos operacionais.

ADK-Golang é um Kit de Desenvolvimento de Agentes de código aberto para o ecossistema Go. Ele fornece uma estrutura modular para registrar e gerenciar ferramentas (APIs, bancos de dados, serviços externos), construir modelos de prompts dinâmicos e manter a memória de conversas para interações de múltiplas voltas. Com padrões de orquestração incorporados e suporte a registros, os desenvolvedores podem configurar, testar e implantar facilmente agentes de IA que realizam tarefas como recuperação de dados, fluxos de trabalho automatizados e chat contextual. ADK-Golang abstratiza chamadas de API de baixo nível e simplifica todo o ciclo de vida do agente — da inicialização ao planejamento, execução e resposta — tudo em Go.

O Agentic Framework é um framework versátil de código aberto projetado para facilitar a criação de agentes de IA autônomos que utilizam grandes modelos de linguagem e MongoDB. Fornece componentes modulares para gerenciar a memória do agente, definir conjuntos de ferramentas, orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas e criar templates de prompts. O armazenamento de memória integrado alimentado pelo MongoDB permite que os agentes mantenham contexto persistente entre sessões, enquanto interfaces de ferramenta plugáveis possibilitam interação direta com APIs externas e fontes de dados. Construído em Node.js, o framework inclui recursos de logging, hooks de monitoramento e exemplos de implantação para prototipagem rápida e escalonamento de agentes inteligentes. Com configurações personalizáveis, os desenvolvedores podem adaptar agentes para tarefas como recuperação de conhecimento, suporte ao cliente automatizado, análise de dados e automação de processos, reduzindo o overhead de desenvolvimento e acelerando o tempo até a produção.