Docsess é uma plataforma de aceleração e inteligência contratual projetada para analisar e revisar contratos em questão de minutos. Ela ajuda as empresas a otimizar seus processos de gestão de contratos, oferecendo percepções rápidas e precisas sobre dados contratuais, acelerando assim o processo de fechamento de negócios. A ferramenta é especialmente benéfica para equipes jurídicas, departamentos de vendas e gerentes de negócios que lidam regularmente com grandes volumes de contratos e precisam garantir conformidade enquanto minimizam riscos.

O EVM Agent Kit oferece uma arquitetura modular para construir agentes inteligentes que interagem de forma fluida com redes Ethereum. Em seu núcleo, aproveita modelos de linguagem grandes para gerar cadeias de instruções que são interpretadas em chamadas JSON-RPC para obtenção de dados na cadeia e execução de transações. Desenvolvedores podem integrar lógica personalizada para gerenciamento de carteiras, estimativa de gás e validação de resultados. O kit inclui modelos para cenários como troca de tokens, auditoria de contratos e análises na cadeia. Ao abstrair as complexidades do EVM de baixo nível, permite prototipagem rápida de agentes que monitoram saldos de carteiras, decodificam eventos de contratos inteligentes e executam negociações de forma autônoma com base em estratégias pré-definidas. Conectores extensíveis permitem integração com principais provedores de LLMs e redes blockchain, garantindo flexibilidade no design dos agentes.

LawCrawl é uma plataforma alimentada por IA projetada para otimizar o processo inicial de revisão de contratos, identificando termos e cláusulas não padronizados, oferecendo sugestões de melhorias e garantindo conformidade com as normas legais. Os usuários podem enviar seus documentos e se beneficiar das capacidades da IA em entender o contexto legal e fornecer insights relevantes. Essa automação não apenas acelera o processo de revisão, mas também reduz o risco de erro humano, melhorando, em última instância, a precisão e a eficiência legal.