Manus JS ist eine clientseitige JavaScript-Bibliothek, die einen intelligenten Forschungsassistenten in jede Webseite integriert. Es scannt und versteht HTML-Inhalte und verwendet KI, um Zusammenfassungen von Artikeln zu erstellen, spezifische Fragen mit Referenzen zu beantworten, benannte Entitäten zu extrahieren und Zitationslisten in mehreren Formaten zu produzieren. Entwickler können benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen, Datenquellen und UI-Komponenten anpassen. Manus JS funktioniert offline mit zwischengespeicherter Erwartung und verbindet sich mit AI-APIs für Live-Recherchen, was es für akademische Portfolios, Nachrichtenaggregatoren oder Wissensdatenbanken geeignet macht, die Benutzern sofortige Einblicke bieten möchten.

Ducky befähigt Teams, benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, ohne Code zu schreiben. Sie können Dokumente, Tabellen oder CRM-Datensätze als Wissensquellen einlesen und Absichtserkennung, Entitätsextraktion sowie Multi-Step-Workflows per Drag-and-Drop-Interface konfigurieren. Ducky unterstützt die Integration mit REST-APIs, Datenbanken und Webhooks und bietet Multi-Channel-Deployment über Web-Chat-Widgets, Slack und Chrome-Erweiterungen. Echtzeit-Analysen liefern Einblicke in Gesprächsvolumen, Nutzerzufriedenheit und Agentenleistungen. Rollenspezifische Zugriffssteuerungen und Versionierung sorgen für unternehmensgerechte Governance bei gleichzeitig schnellen Iterationszyklen.

Graph_RAG ist ein Python-basiertes Framework zum Aufbau und zur Abfrage von Wissensgraphen für retrieval-augmented generation (RAG). Es unterstützt die Ingestion unstrukturierter Dokumente, die automatische Extraktion von Entitäten und Beziehungen mit LLMs oder NLP-Tools und die Speicherung in Graphdatenbanken wie Neo4j. Mit Graph_RAG können Entwickler verbundene Wissensgraphen erstellen, semantische Graphabfragen ausführen, um relevante Knoten und Pfade zu identifizieren, und den abgerufenen Kontext in LLM-Aufforderungen einspeisen. Das Framework bietet modulare Pipelines, konfigurierbare Komponenten und Integrationsbeispiele, um End-to-End-RAG-Anwendungen zu erleichtern und die Antwortgenauigkeit sowie Interpretierbarkeit durch strukturierte Wissensrepräsentation zu verbessern.