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.

ADK-Golang — это открытый набор инструментов для разработки агентов в экосистеме Go. Он предоставляет модульную архитектуру для регистрации и управления инструментами (API, базы данных, внешние сервисы), создания динамических шаблонов вопросов и поддержки памяти диалогов для многоточечных взаимодействий. Встроенные паттерны оркестрации и возможности логирования позволяют легко настраивать, тестировать и запускать ИИ-агентов, выполняющих задачи по извлечению данных, автоматизированным рабочим процессам и контекстному общению. ADK-Golang скрывает низкоуровневые вызовы API и оптимизирует весь цикл жизни агента — от инициализации и планирования до выполнения и обработки ответов — полностью на языке Go.

Agentic Framework — универсальный, с открытым исходным кодом каркас, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, использующих большие языковые модели и MongoDB. Он включает модульные компоненты для управления памятью агента, определения наборов инструментов, оркестрации многошаговых рабочих процессов и шаблонизации подсказок. Встроенная память на базе MongoDB позволяет агентам сохранять постоянный контекст между сессиями, а плагинообразные интерфейсы инструментов позволяют бесшовно взаимодействовать с внешними API и источниками данных. Основанный на Node.js, фреймворк включает логирование, хуки мониторинга и примеры развертывания для быстрого прототипирования и масштабирования интеллектуальных агентов. Благодаря настраиваемой конфигурации, разработчики могут адаптировать агентов для задач поиска знаний, автоматической поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации процессов, снижая затраты на разработку и ускоряя вывод на рынок.