SPEAR（可擴展邊緣AI即時平台）旨在管理邊緣端AI推理的完整生命週期。開發者可以定義串流管道，通過連接器從Kafka、MQTT或HTTP來源攝取感測器數據、影片或日誌。SPEAR動態將容器化模型部署到工作節點，平衡叢集負載，確保低延遲回應。它包含內建的版本控制、健康檢查和遙測，並將監控指標展現給Prometheus和Grafana。用戶可透過模組化插件架構應用自訂轉換或警示。透過自動擴展和故障恢復，SPEAR能提供可靠的即時分析，適用於物聯網、工業自動化、智慧城市及自主系統的異構環境。

IntelligentMASPlatform旨在通過模組化架構收快多智能體系統的開發與部署，架構分為代理層、環境層與服務層。代理使用符合FIPA標準的ACL消息進行通信，實現動態談判與協調。它包括一個多功能環境模擬器，讓開發者建模複雜場景、安排代理任務，並通過內置的儀表板實時可視化代理交互。為支持高階行為，它集成了增強學習模組並支持自定義行為插件。部署工具支持將代理打包為獨立應用或分佈式網絡。此外，平台的API也方便與數據庫、物聯網設備或第三方AI服務集成，非常適合用於科研、工業自動化和智慧城市應用。

Co-Sight 是一個開源的 AI 框架，簡化了實時視頻分析解決方案的開發與部署。它提供視頻數據輸入、預處理、模型訓練和分散推理的模塊，支援邊緣與雲端操作。內建物體檢測、分類、追蹤及管道編排等功能，確保低延遲處理與高吞吐量。其模塊化設計可與流行的深度學習庫集成，並利用 Kubernetes 無縫擴展。開發者可通過 YAML 定義管道，利用 Docker 部署，並通過網頁儀表板監控性能。Co-Sight 使用戶能建立智慧城市監控、智能運輸和工業質量檢測的高階視覺應用，縮短開發時間並降低運營複雜度。