Drive Flow — гибкая структура, которая дает возможность проектировать AI-рабочие процессы путем определения последовательности шагов. Каждый шаг может вызывать большие языковые модели, выполнять пользовательские функции или взаимодействовать с постоянной памятью, хранящейся в MemoDB. Каркас поддерживает сложную логику ветвления, циклы, параллельное выполнение задач и динамическую обработку входных данных. Написанный на TypeScript, он использует декларативный DSL для спецификации потоков, что обеспечивает четкое разделение логики оркестрации. Drive Flow также предоставляет встроенную обработку ошибок, стратегии повторных попыток, отслеживание контекста выполнения и расширенное логирование. Основные случаи использования включают AI-ассистентов, автоматизированную обработку документов, автоматизацию поддержки клиентов и системы многошаговых решений. Обеспечивая абстракцию оркестрации, Drive Flow ускоряет разработку и упрощает обслуживание AI-приложений.

GreyCollar AI позволяет организациям проектировать, обучать и развертывать цифровых работников на базе ИИ посредством удобного интерфейса без необходимости программирования. Интегрируя документы, базы знаний и API, эти агенты понимают протоколы и рабочие процессы компании. Они легко интегрируются с платформами коммуникации, такими как Slack и Microsoft Teams, выполняя задачи по ответам на FAQ, обработке IT-заявок и маршрутизации запросов. Встроенные системы памяти позволяют агентам вспоминать прошлые взаимодействия для предоставления согласованных и персонализированных ответов. Администраторы могут отслеживать показатели эффективности, настраивать рабочие процессы и масштабировать агентов по отделам. Будь то улучшение обслуживания клиентов, оптимизация HR-процессов или автоматизация продаж, GreyCollar AI превращает ручные процессы в эффективные автоматизированные рабочие процессы, повышая производительность и снижая операционные издержки.

SageFlow автоматизирует процессы рабочего процесса, позволяя пользователям проектировать и оптимизировать рабочие процессы без необходимости обширных знаний в программировании. Он подключается к различным приложениям для облегчения автоматизации задач, повышения производительности и обеспечения бесшовного потока информации между инструментами. Пользователи могут создавать индивидуальные рабочие процессы, адаптированные к их конкретным потребностям, что позволяет более эффективно работать между командами и отделами.

Agent Protocol — это децентрализованный каркас, позволяющий пользователям создавать AI-агентов, взаимодействующих с умными контрактами, внешними API и другими агентами. Он предлагает no-code агентскую студию для визуального проектирования потоков, Marketplace для публикации и монетизации агентов и SDK для программной интеграции. Агентам доступны инициирование платежей токенами, выполнение межцепочечных операций и динамическая адаптация к данным в реальном времени, что делает их идеальными для DeFi, автоматизации NFT и оракульских служб.