Das Linguistic Agent System ist ein Open-Source-Python-Framework für den Bau intelligenter Agenten, die Sprachmodelle nutzen, um Aufgaben zu planen und auszuführen. Es umfasst Komponenten für Gedächtnisverwaltung, Tool-Registrierung, Planer und Ausführer, die es Agenten ermöglichen, Kontext zu bewahren, externe APIs aufzurufen, Websuchen durchzuführen und Workflows zu automatisieren. Über YAML konfigurierbar, unterstützt es mehrere LLM-Anbieter und ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, Inhaltszusammenfassungen und autonome Assistenten. Entwickler können die Funktionalität erweitern, indem sie benutzerdefinierte Tools und Speicher-Backends erstellen und Agenten lokal oder auf Servern bereitstellen.

Deep Research AI Agent ist ein Open-Source-Python-Framework, das für umfassende Forschungsaufgaben entwickelt wurde. Es nutzt integrierte Websuche, PDF-Ingestion und NLP-Pipelines, um relevante Quellen zu entdecken, technische Dokumente zu parsen und strukturierte Erkenntnisse zu extrahieren. Der Agent leitet Anfragen über LangChain und OpenAI weiter, ermöglicht kontextbewusstes Fragen, automatisierte Zitationsformate und die Zusammenfassung mehrerer Dokumente. Forscher können Suchbereiche anpassen, nach Veröffentlichungsdatum oder Domäne filtern und Berichte in Markdown oder JSON ausgeben. Dieses Tool minimiert Zeit für Literaturrecherche und sorgt für konsistente, hochwertige Zusammenfassungen in verschiedenen Forschungsbereichen.