Rigging是一個專注於開發者的框架，簡化AI代理的建立和協調。它提供工具和函數註冊、上下文和記憶管理、工作流程鏈接、回調事件和日誌記錄。開發者可以整合多個LLM供應商，定義自定義插件，以及組裝多步驟管道。Rigging的TypeScript型安全SDK確保模組化和可重用，加快聊天機器人、資料處理和內容產生任務的AI代理開發。

Agentic Kernel 提供一個解耦的架構，用於通過組合可重用的組件來構建AI代理。開發者可以定義規劃流程來分解目標，配置短期和長期記憶存儲（使用嵌入或檔案後端），並註冊外部工具或API來執行操作。該框架支持動態工具選擇、代理反思循環，以及內置的排程來管理工作流程。其可插拔設計適用於任何LLM提供商和自定義組件，應用場景包括對話助手、自動研究代理和數據處理機器人。通過透明的日誌、狀態管理和易於集成，Agentic Kernel加快開發速度，同時確保AI驅動應用的可維護性和可擴展性。

VideoSDK AI代理結合了VideoSDK的實時視頻基礎設施和AI服務，創建一個面向團體視頻通話的智能虛擬助理。該演示具有實時語音轉文字功能，允許參與者通過即時翻譯閱讀多語言字幕。每次會議後，代理會生成簡明的會議摘要，突出討論重點和行動項目。用戶可以在通話中提出自然語言問題，AI聊天機器人根據對話歷史做出上下文相關的回答。基於React（用於UI）和Node.js（用於後端與OpenAI API集成）構建，該演示提供可模塊化的架構，開發者可以擴展或調整功能，如情感分析、自定義提示和多語言支持，從而加速AI驅動的視頻協作工具的開發。