ResearchGPT automatisiert vollständig wissenschaftliche Arbeitsabläufe, indem es Paper-Retrieval, PDF-Parsing, NLP-basierte Textextraktion und GPT-4-gestützte Zusammenfassung integriert. Beginnend mit einem vom Nutzer definierten Forschungsthema greift es auf die APIs von Semantic Scholar und arXiv zu, um relevante Paper zu sammeln, lädt und parse PDFs und nutzt GPT-4, um Schlüsselkoncepte, Methodologien und Ergebnisse zu destillieren. Der Agent fasst Erkenntnisse einzelner Paper zu einem kohäsiven, strukturierten Bericht zusammen, der in Markdown oder PDF ausgegeben werden kann. Erweiterte Konfigurationsoptionen erlauben es Anwendern, Suchfilter anzupassen, individuelle Zusammenfassungsprompts zu definieren und Ausgabe-Stile zu variieren. Durch diese Orchestrierung reduziert ResearchGPT den manuellen Aufwand, beschleunigt Literaturüberprüfungen und sorgt für eine umfassende Abdeckung wissenschaftlicher Quellen.

Sherpa von CartographAI ist ein in Python geschriebenes Agenten-Framework, das die Erstellung intelligenter Assistenten und automatisierter Workflows vereinfacht. Es ermöglicht Entwicklern die Definition von Agenten, die Benutzereingaben interpretieren, geeignete LLM-Endpunkte oder externe APIs auswählen und komplexe Aufgaben wie Dokumentenzusammenfassung, Datenabruf und dialogbasierte Fragen beantworten. Mit seiner Plugin-Architektur unterstützt Sherpa die einfache Integration von benutzerdefinierten Tools, Speicher, Routing-Strategien zur Optimierung von Relevanz und Kosten. Benutzer können mehrstufige Pipelines konfigurieren, bei denen jedes Modul eine spezifische Funktion übernimmt – wie semantische Suche, Textanalyse oder Codegenerierung – während Sherpa den Kontext weitergibt und Fallback-Logik verwaltet. Dieser modulare Ansatz beschleunigt die Prototypentwicklung, verbessert die Wartbarkeit und ermöglicht Teams die Skalierung von KI-gesteuerten Lösungen für vielfältige Anwendungen.

Im Kern bietet Memary ein modulares Speichermanagementsystem, das speziell für große Sprachmodell-Agenten entwickelt wurde. Durch die Abstraktion von Speicherinteraktionen über eine gemeinsame API unterstützt es mehrere Backends, darunter In-Memory-Dictionaries, Redis für verteiltes Caching und Vektor-Speicher wie Pinecone oder FAISS für semantische Suche. Benutzer definieren schemasbasierte Speicher (episodisch, semantisch oder Langzeit) und nutzen Einbettungsmodelle, um Vektor-Speicher automatisch zu füllen. Abfragefunktionen ermöglichen kontextuell relevante Speicherabrufe während Gesprächen, was die Antworten der Agenten mit vergangenen Interaktionen oder fachspezifischen Daten verbessert. Für Erweiterbarkeit konzipiert, kann Memary benutzerdefinierte Speicher-Backends und Einbettungsfunktionen integrieren, was es ideal macht für die Entwicklung robuster, zustandsbehafteter KI-Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Kundenservice-Chatbots und Forschungswerkzeuge, die über die Zeit persistentes Wissen erfordern.

Graphium ist ein Orchestrierungs-Framework für Wissensgraphen und LLMs, das die Ingestion strukturierter Daten, die Erstellung semantischer Einbettungen und hybride Abfrageverfahren für Q&A und Chat unterstützt. Es integriert bekannte LLMs, Graphdatenbanken und Vektorenspeicher, um erklärbare, graphbasierte KI-Agenten zu ermöglichen. Nutzer können Graphstrukturen visualisieren, Beziehungen abfragen und Multi-Hop-Reasoning einsetzen. Es bietet REST-APIs, SDKs und eine Web-UI zur Verwaltung von Pipelines, Überwachung von Anfragen und Anpassung von Prompts, ideal für unternehmensweites Wissensmanagement und Forschungsanwendungen.