Pesto (Pragli) Scheduler для Google Календаря - это полезный инструмент, разработанный для упрощения планирования в виртуальном рабочем пространстве Pesto. С помощью одного клика пользователи могут создавать события Google Календаря, соответствующие комнатам Pesto, что облегчает доступ для членов команды. Эта интеграция не только экономит время, но и повышает эффективность организации встреч в цифровой среде, обеспечивая единство всех и возможность эффективного сотрудничества.

Один ИИ - это продвинутый ИИ-агент, который предлагает набор функций, включая автоматическое управление задачами, интеллектуальное планирование и персонализированную помощь. Разработанный для оптимизации продуктивности, он помогает пользователям координировать свои задачи, предоставляет своевременные напоминания и адаптируется к предпочтениям пользователя для максимальной эффективности. ИИ-агент постоянно учится на взаимодействиях с пользователем, гарантируя, что он становится все более эффективным в управлении рабочими процессами, предоставляя поддержку в реальном времени, когда это необходимо.

uAgents — это модульная JavaScript-библиотека, которая даёт возможность разработчикам создавать автономных, децентрализованных ИИ-агентов, способных обнаруживать пиров, обмениваться сообщениями, работать над задачами и адаптироваться с помощью обучения. Агенты общаются через протоколы gossip на базе libp2p, регистрируют возможности через on-chain реестры и договариваются о соглашениях уровня услуг с помощью смарт-контрактов. Основная библиотека управляет событиями жизненного цикла агента, маршрутизацией сообщений и расширяемыми поведениями, такими как обучение с подкреплением и распределение задач на основе рынка. С помощью настраиваемых плагинов uAgents может интегрироваться с блокчейном Fetch.ai, внешними API и оракулами, позволяя агентам выполнять реальные действия, получать данные и принимать решения в распределённых средах без централизованной координации.

Dial4JaCa — это библиотечный плагин для платформы совместной работы нескольких агентов JaCaMo, перехватывающий межагентские сообщения, кодирующий намерения агентов и маршрутизирующий их через backend LLM (OpenAI, локальные модели). Он управляет контекстом диалога, обновляет базы знаний и напрямую интегрирует генерацию ответов в циклы рассуждений AgentSpeak(L). Разработчики могут настраивать подсказки, определять артефакты диалога и обрабатывать асинхронные вызовы, позволяя агентам интерпретировать высказывания пользователя, координировать задачи и извлекать внешнюю информацию на естественном языке. Его модульная архитектура поддерживает обработку ошибок, ведение логов и выбор нескольких LLM, идеально подходит для исследований, обучения и быстрого прототипирования диалоговых MAS.