SegAgent é uma estrutura em Python que orquestra agentes de IA para realizar segmentação semântica de imagens por meio de interação em linguagem natural. Combinando a compreensão da linguagem baseada em GPT com o Segment Anything Model (SAM), converte prompts do usuário — como "segmentar a região do tumor" ou "refinar as bordas" — em máscaras precisas. O agente mantém o contexto da conversa, suporta a refinação iterativa dos resultados de segmentação e pode incorporar modelos personalizados ou etapas de pós-processamento. Oferece uma API extensível, ferramentas de linha de comando e exemplos em notebooks Jupyter. SegAgent acelera os fluxos de trabalho de anotação, reduz o esforço manual de traçado e permite que os desenvolvedores integrem capacidades de segmentação conversacional em pipelines ou aplicações mais amplas.

HowToReply.AI fornece uma solução baseada em IA para criar respostas personalizadas para qualquer conversa. Este gerador intuitivo entende o contexto e o tom, tornando-o adequado para interações profissionais e casuais. Ao usar o HowToReply.AI, você pode garantir que suas mensagens sejam sempre apropriadas e eficazes, aumentando a satisfação do cliente e melhorando sua comunicação online instantaneamente. Sua simplicidade no design permite que os usuários gerem respostas rapidamente, garantindo que você nunca precise se preocupar com o que dizer a seguir.

Este repositório fornece uma estrutura multi-agente personalizável que simula um centro de chamadas de táxi. Define agentes de IA distintos: CustomerAgent para solicitar viagens, DispatchAgent para selecionar motoristas com base na proximidade, DriverAgent para confirmar atribuições e atualizar status, e NotificationAgent para faturamento e mensagens. Os agentes interagem por meio de um ciclo de orquestração usando chamadas GPT da OpenAI e memória, permitindo diálogo assíncrono, tratamento de erros e registro. Desenvolvedores podem estender ou adaptar prompts de agentes, integrar sistemas em tempo real e prototipar fluxos de trabalho de atendimento ao cliente e despacho movidos por IA com facilidade.

Chatbot-Grok fornece uma estrutura modular de agente de IA escrita em Python, projetada para simplificar o desenvolvimento de bots de conversação. Suporta gerenciamento de diálogos de múltiplas rodadas, mantém a memória do chat entre sessões e permite que os usuários definam modelos de prompts personalizados. A arquitetura é extensível, permitindo aos desenvolvedores integrar vários LLMs, incluindo Grok, e conectar-se a plataformas como Telegram ou Slack. Com uma organização de código clara e uma estrutura amigável a plugins, o Chatbot-Grok acelera a prototipagem e o deployment de assistentes de chat prontos para produção.