Graphium es un marco de orquestación de gráficos de conocimiento y LLM que soporta la ingesta de datos estructurados, la creación de incrustaciones semánticas y recuperación híbrida para preguntas y respuestas y chat. Se integra con LLMs populares, bases de datos gráficas y almacenes de vectores para habilitar agentes de IA explicables y potentes por grafo. Los usuarios pueden visualizar estructuras de grafo, consultar relaciones y emplear razonamiento de múltiples saltos. Ofrece APIs REST, SDK y una interfaz web para gestionar pipelines, monitorear consultas y personalizar prompts, ideal para gestión del conocimiento empresarial y aplicaciones de investigación.

ResearchGPT automatiza completamente los flujos de trabajo de investigación académica integrando recuperación de artículos, análisis de PDFs, extracción de texto basada en NLP y resumen con GPT-4. Comenzando con un tema de investigación definido por el usuario, consulta las APIs de Semantic Scholar y arXiv para recopilar artículos relevantes, descarga y analiza contenido de PDFs y emplea GPT-4 para destilar conceptos clave, metodologías y resultados. El agente compila las percepciones de cada artículo en un informe cohesivo y estructurado, que puede exportarse en formatos Markdown o PDF. Las opciones avanzadas de configuración permiten a los usuarios ajustar filtros de búsqueda, definir indicaciones personalizadas y modificar estilos de salida. Al orquestar estos pasos, ResearchGPT reduce la carga manual, acelera las revisiones de literatura y asegura una cobertura exhaustiva de las fuentes académicas.

Sherpa de CartographAI es un marco de agentes basado en Python diseñado para agilizar la creación de asistentes inteligentes y flujos de trabajo automatizados. Permite a los desarrolladores definir agentes que interpretan las entradas del usuario, seleccionan los endpoints LLM adecuados o APIs externas y coordinan tareas complejas como resumen de documentos, recuperación de datos y preguntas y respuestas conversacionales. Con su arquitectura de plugins, Sherpa soporta la integración fácil de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y estrategias de enrutamiento para optimizar la relevancia de respuestas y costos. Los usuarios pueden configurar pipelines de múltiples pasos donde cada módulo realiza una función distinta, como búsqueda semántica, análisis de texto o generación de código, mientras Sherpa administra la propagación del contexto y la lógica de fallback. Este enfoque modular acelera el desarrollo de prototipos, mejora el mantenimiento y permite a los equipos construir soluciones escalables impulsadas por IA para diversas aplicaciones.

Clinical Agent está diseñado para agilizar los flujos de trabajo clínicos combinando la potencia de generación aumentada por recuperación y búsqueda vectorial. Procesa datos de registros médicos electrónicos, indexa documentos usando una base de datos vectorial y utiliza LLMs para responder consultas clínicas, generar resúmenes de alta y crear notas estructuradas. Los desarrolladores pueden personalizar prompts, integrar fuentes de datos adicionales y extender módulos. El marco soporta pipelines modulares para ingesta de datos, búsqueda semántica, preguntas y respuestas y resúmenes, permitiendo a hospitales y equipos de investigación desplegar rápidamente asistentes clínicos impulsados por IA.

En su núcleo, Memary proporciona un sistema modular de gestión de memoria adaptado a agentes de modelos lingüísticos grandes. Al abstraer las interacciones de memoria a través de una API común, soporta múltiples backends, incluyendo diccionarios en memoria, Redis para caché distribuido y almacenes vectoriales como Pinecone o FAISS para búsqueda semántica. Los usuarios pueden definir memorias basadas en esquemas (episódicas, semánticas o a largo plazo) y aprovechar modelos de embeddings para rellenar automáticamente los almacenes vectoriales. Las funciones de recuperación permiten recordar memoria relevante durante las conversaciones, mejorando las respuestas del agente con interacciones pasadas o datos específicos del dominio. Diseñado para la extensibilidad, Memary puede integrar backends y funciones de embedding personalizadas, siendo ideal para desarrollar aplicaciones IA robustas y con estado, como asistentes virtuales, bots de atención al cliente y herramientas de investigación que requieren conocimiento persistente a lo largo del tiempo.

NeuralGPT está diseñado para simplificar el desarrollo de Agentes de IA ofreciendo componentes modulares y tuberías estandarizadas. En su núcleo, cuenta con clases de Agentes personalizables, generación augmentada por recuperación (RAG) y capas de memoria para mantener el contexto conversacional. Los desarrolladores pueden integrar bases de datos vectoriales (por ejemplo, Chroma, Pinecone, Qdrant) para búsquedas semánticas y definir agentes de herramientas para ejecutar comandos externos o llamadas a APIs. El framework soporta múltiples backends de LLM como OpenAI, Hugging Face y Azure OpenAI. NeuralGPT incluye una CLI para prototipado rápido y un SDK en Python para control programático. Con registro integrado, manejo de errores y arquitectura de plugins extensible, acelera el despliegue de asistentes inteligentes, chatbots y flujos de trabajo automatizados.

Pi Web Agent es un marco liviano y extensible para construir agentes de chat IA en la web. Utiliza Python FastAPI en el backend y React en el frontend para ofrecer conversaciones interactivas impulsadas por OpenAI, Cohere o LLMs locales. Los usuarios pueden subir documentos o conectar bases de datos externas para búsquedas semánticas mediante almacenamientos vectoriales. Una arquitectura de plugins permite integrar herramientas personalizadas, llamadas a funciones y APIs de terceros localmente. Ofrece acceso completo al código fuente, plantillas de prompts basadas en roles y almacenamiento de memoria configurable, para crear asistentes IA personalizados.

Rags proporciona una pipeline modular para construir aplicaciones generativas aumentadas por recuperación. Se integra con tiendas vectoriales populares (p. ej., FAISS, Pinecone), ofrece plantillas de prompts configurables e incluye módulos de memoria para mantener el contexto conversacional. Los desarrolladores pueden cambiar entre proveedores LLM como Llama-2, GPT-4 y Claude2 mediante una API unificada. Rags soporta respuestas en streaming, preprocesamiento personalizado y hooks de evaluación. Su diseño extensible permite una integración sin problemas en servicios de producción, permitiendo la ingestión automática de documentos, búsqueda semántica y tareas de generación a gran escala para chatbots, asistentes de conocimiento y resumen de documentos.

Similarix está diseñado para revolucionar cómo gestionas y utilizas tus activos digitales en el almacenamiento S3. Utiliza tecnologías de IA avanzadas para agregar una capa inteligente de solo lectura sobre tu almacenamiento, mejorando tu capacidad para buscar, clasificar y gestionar estos activos sin alterarlos. Similarix ofrece características como búsqueda semántica, búsqueda basada en imágenes y deduplicación, convirtiéndolo en una herramienta esencial para las empresas que manejan grandes volúmenes de datos digitales.