Kaizen é uma estrutura de agentes de IA avançada projetada para simplificar a criação e gestão de agentes autônomos impulsionados por LLM. Fornece uma arquitetura modular para definir fluxos de trabalho de múltiplas etapas, integrar ferramentas externas via APIs e armazenar contexto em buffers de memória para manter conversas com estado. O construtor de pipelines do Kaizen permite encadear prompts, executar códigos e consultar bancos de dados em uma única execução coordenada. Painéis de monitoramento e registros embutidos oferecem insights em tempo real sobre o desempenho do agente e uso de recursos. Desenvolvedores podem implantar agentes na nuvem ou em ambientes locais com suporte ao escalonamento automático. Ao abstrair as interações com LLMs e preocupações operacionais, Kaizen capacita equipes a prototipar, testar e escalar rapidamente automações baseadas em IA em domínios como suporte ao cliente, pesquisa e DevOps.

Co-Sight é uma estrutura de IA de código aberto que simplifica o desenvolvimento e implantação de soluções de análise de vídeo em tempo real. Ela fornece módulos para ingestão de dados de vídeo, pré-processamento, treinamento de modelos e inferência distribuída em borda e nuvem. Com suporte integrado para detecção de objetos, classificação, rastreamento e orquestração de pipelines, o Co-Sight garante processamento de baixa latência e alta taxa de transferência. Seu design modular integra-se às bibliotecas populares de deep learning e escala facilmente usando Kubernetes. Os desenvolvedores podem definir pipelines via YAML, implantar com Docker e monitorar o desempenho através de um painel web. O Co-Sight permite que os usuários construam aplicações avançadas de visão para vigilância urbana, transporte inteligente e inspeção de qualidade industrial, reduzindo o tempo de desenvolvimento e a complexidade operacional.

Dive é uma estrutura em Python de código aberto projetada para criar e executar agentes de IA autônomos capazes de realizar tarefas de múltiplas etapas com intervenção manual mínima. Ao definir perfis de agentes em arquivos de configuração YAML simples, os desenvolvedores podem especificar APIs, ferramentas e módulos de memória para tarefas como recuperação de dados, análise e orquestração de pipelines. Dive gerencia contexto, estado e engenharia de prompts, permitindo fluxos de trabalho flexíveis com manipulação de erros e registro embutidos. Sua arquitetura plugável suporta uma ampla gama de modelos de linguagem e sistemas de recuperação, facilitando a montagem de agentes para automação de atendimento ao cliente, geração de conteúdo e processos DevOps. O framework escala desde protótipos até produção, oferecendo comandos CLI e endpoints de API para integração perfeita com sistemas existentes.

A Especificação de Agentes de IA Empresariais define uma especificação abrangente para agentes de IA de nível corporativo, incluindo esquemas de manifesto para identidade do agente, descrição, gatilhos, gerenciamento de memória e ferramentas suportadas. A estrutura inclui formatos de definição de ferramentas baseados em JSON, diretrizes para orquestração de pipelines e fluxos de trabalho, e padrões de versionamento para garantir implantações consistentes. Ela suporta extensibilidade por meio do registro de ferramentas personalizadas, melhores práticas de segurança e governança, e integração com várias plataformas de execução. Seguindo seu padrão aberto, as equipes podem construir, compartilhar e manter agentes de IA em múltiplos ambientes, promovendo colaboração, escalabilidade e processos de desenvolvimento uniformes dentro de grandes organizações.

GenAI Processors fornece uma biblioteca de processadores reutilizáveis e configuráveis para construir fluxos de trabalho de IA generativa de ponta a ponta. Os desenvolvedores podem ingerir documentos, dividi-los em pedaços semânticos, gerar embeddings, armazenar e consultar vetores, aplicar estratégias de recuperação e construir prompts dinamicamente para chamadas de modelos de linguagem grande. Seu design plug-and-play permite fácil extensão de passos de processamento personalizados, integração transparente com serviços Google Cloud ou lojas de vetores externas e orquestração de pipelines RAG complexos para tarefas como resposta a perguntas, sumarização e recuperação de conhecimento.