Cortexon transforma los datos empresariales en agentes inteligentes, conscientes del contexto. La plataforma ingiere documentos de múltiples fuentes—como PDFs, archivos Word y bases de datos—usando técnicas avanzadas de incrustación e indexación semántica. Construye un grafo de conocimientos que potencia una interfaz en lenguaje natural, permitiendo respuestas sin problemas y soporte en la toma de decisiones. Los usuarios pueden personalizar los flujos de conversación, definir plantillas de respuesta e integrar el agente en sitios web, aplicaciones de chat o herramientas internas vía APIs REST y SDKs. Cortexon también ofrece análisis en tiempo real para monitorizar interacciones y optimizar el rendimiento. Su infraestructura segura y escalable asegura la privacidad y el cumplimiento de datos, siendo apto para automatización de soporte al cliente, gestión del conocimiento interno, habilitación de ventas y aceleración de investigación en distintos sectores.

Graph_RAG es un marco basado en Python diseñado para construir y consultar grafos de conocimiento para generación aumentada por recuperación (RAG). Soporta la ingestión de documentos no estructurados, la extracción automática de entidades y relaciones usando LLMs o herramientas NLP, y el almacenamiento en bases de datos gráficas como Neo4j. Con Graph_RAG, los desarrolladores pueden construir grafos de conocimiento conectados, ejecutar consultas semánticas para identificar nodos y caminos relevantes, y alimentar los contextos recuperados en prompts de LLM. El marco proporciona pipelines modulares, componentes configurables y ejemplos de integración para facilitar aplicaciones de extremo a extremo RAG, mejorando la precisión de respuestas e interpretabilidad mediante la representación estructurada del conocimiento.

Knowledge-Discovery-Agents proporciona un conjunto modular de agentes de IA preconstruidos y personalizables diseñados para extraer conocimientos estructurados de archivos PDF, CSV, sitios web y otras fuentes. Se integra con LangChain para gestionar el uso de herramientas, admite encadenamiento de tareas como web scraping, generación de embeddings, búsqueda semántica y creación de gráficos de conocimiento. Los usuarios pueden definir flujos de trabajo de agentes, incorporar nuevos cargadores de datos y desplegar bots QA o pipelines analíticos. Con código mínimo, acelera la creación de prototipos, exploración de datos y generación automática de informes en contextos de investigación y empresarial.

LangGraph-Chatchat funciona como un plugin de gestión de memoria para el framework conversacional ChatChat, utilizando el modelo de base de datos en grafo de LangGraph para almacenar y recuperar el contexto de la conversación. Durante la ejecución, las entradas del usuario y las respuestas del agente se convierten en nodos semánticos con relaciones, formando un grafo de conocimiento completo. Esta estructura permite consultas eficientes de interacciones pasadas basadas en métricas de similitud, palabras clave o filtros personalizados. El plugin soporta la configuración de persistencia de memoria, fusión de nodos y políticas TTL, asegurando la retención de contexto relevante sin sobrecarga. Con serializadores y adaptadores integrados, LangGraph-Chatchat se integra de manera transparente en implementaciones de ChatChat, proporcionando a los desarrolladores una solución robusta para construir agentes IA con memoria a largo plazo, mejor relevancia de respuesta y manejo de flujos de diálogo complejos.

MemU es una capa de memoria agente construida para funcionar como un sistema de archivos inteligente y autónomo para compañeros de IA, transformando la gestión de memoria al organizar, enlazar y mejorar continuamente los datos almacenados. Se integra con los principales LLM como OpenAI y Anthropic, mejorando la capacidad de la IA para memorizar y recordar conversaciones y conocimientos de manera eficiente, optimizando así el rendimiento del agente IA y la experiencia del usuario.

Mindcore Labs proporciona un entorno sin código y amigable para desarrolladores para diseñar y lanzar agentes de IA. Cuenta con un sistema de memoria de gráficos de conocimiento que mantiene el contexto en el tiempo, soporta la ingestión de documentos y fuentes de datos, e integra con APIs externas y complementos. Los usuarios pueden configurar agentes mediante una interfaz intuitiva o CLI, probar en tiempo real y desplegar en endpoints de producción. El monitoreo y análisis integrados ayudan a rastrear el rendimiento y optimizar los comportamientos del agente.