AgentLab — это среда разработки ServiceNow для создания AI-агентов — также называемых цифровыми работниками — с помощью визуального редактора drag-and-drop. Пользователи связывают большие языковые модели с таблицами ServiceNow, определяют намерения и действия, а также координируют рабочие процессы для таких задач, как устранение инцидентов, утверждение изменений и получение знаний. Агентов можно тестировать в встроенных песочницах, версионировать и мониторить в реальном времени. Благодаря подключению внешних API и чат-интерфейсам, AgentLab позволяет развертывать агенты на порталах, в Microsoft Teams и Slack. Платформа предоставляет механизмы управления, аудит и аналитические панели для обеспечения соответствия и эффективности в масштабах предприятия.

10x Rules — это комплексный фреймворк AI-агентов, позволяющий организациям создавать и развертывать интеллектуальных агентов на основе пользовательских правил и бизнес-логики. Определяя триггеры, условия и действия через интуитивный интерфейс, пользователи могут задавать AI-агентам выполнение задач, таких как извлечение данных из документов, оценка лидов, отправка персонализированных писем и обновление записей CRM. Платформа бесшовно интегрируется с популярными сервисами с помощью предварительно настроенных коннекторов, поддерживает мониторинг и отладку в реальном времени, а также предоставляет аналитику эффективности агентов. Как технические, так и нетехнические пользователи могут упростить повторяющиеся рабочие процессы, снизить ошибки и ускорить операции благодаря автоматизации на базе AI.

Nefi.ai — это облачная платформа для разработки, обучения и оркестровки AI-агентов без необходимости программировать. Она предоставляет визуальный интерфейс для сборки блоков, таких как модули LLM, поиск по векторной базе данных, внешние API, условная логика и системы памяти. Агентов можно обучать на пользовательских документах или связывать с корпоративными данными. После создания они могут выпускаться в виде чат-ботов, электронных помощников или запланированных задач. Продвинутые функции включают информационные панели мониторинга, управление версиями, контроль доступа на основе ролей и интеграцию с Slack, Teams и Zapier.

Deerflow предлагает визуальный интерфейс, где пользователи могут собирать рабочие процессы ИИ из модульных компонентов — обработчиков входных данных, исполнителей LLM или моделей, условной логики и обработчиков вывода. Готовые соединители позволяют получать данные из баз данных, API или хранилищ документов, после чего результаты проходят через один или несколько моделей ИИ по очереди. Встроенные инструменты управляют логированием, восстановлением после ошибок и отслеживанием метрик. После настройки рабочие процессы могут быть протестированы интерактивно и развернуты как REST endpoints или триггеры по событиям. Панель инструментов предоставляет аналитические данные в режиме реального времени, историю версий, оповещения и функции командной работы, что облегчает итерацию, масштабирование и поддержку AI-агентов в продакшене.