Cognify permite a los usuarios definir metas de ciencia de datos y delegar en los Agentes AI las tareas complejas. Los agentes pueden escribir y depurar código, conectarse a bases de datos para obtener insights, crear visualizaciones interactivas e incluso exportar informes. Con una arquitectura de plugins, los usuarios pueden ampliar funciones a APIs personalizadas, sistemas de programación y servicios en la nube. Cognify ofrece reproducibilidad, funciones de colaboración y registro para rastrear decisiones y salidas de los agentes, siendo adecuado para prototipado rápido y flujos de trabajo en producción.

Collective Knowledge es una extensión de Chrome que empodera a los usuarios para anotar cualquier página web con documentos de investigación asociados, fragmentos de código y resultados reproducibles. También permite la creación de flujos de trabajo portátiles y artefactos reutilizables, consolidando información de varias fuentes directamente en tu navegador. Esta herramienta facilita la referencia a materiales esenciales, colabora eficazmente y mantiene la claridad en los esfuerzos de investigación o tareas del proyecto. Ideal tanto para entornos académicos como profesionales, aumenta la productividad manteniendo la información relevante al alcance de la mano.

El agente Data Analysis LLM es un paquete Python autoalojado que se integra con OpenAI y otras API de modelos de lenguaje grande para automatizar flujos de trabajo de exploración de datos de extremo a extremo. Al proporcionar un conjunto de datos (CSV, JSON, Excel o conexión a base de datos), el agente genera código para limpieza de datos, ingeniería de características, visualización exploratoria (histogramas, diagramas de dispersión, matrices de correlación) y resúmenes estadísticos. Interpreta consultas en lenguaje natural para ejecutar análisis dinámicamente, actualizar visualizaciones y producir informes narrativos. Los usuarios se benefician de scripts Python reproducibles junto con interacción conversacional, permitiendo que tanto programadores como no programadores obtengan insights de manera eficiente y conforme.

MARFT es un LLM basado en Python que permite experimentos reproducibles y prototipado rápido de sistemas de IA colaborativos.

Multiagent-Prediction-Reward es un marco orientado a la investigación que integra modelos de predicción y mecanismos de distribución de recompensas para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye envoltorios para entornos, módulos neuronales para prever las acciones de compañeros y lógica de enrutamiento de recompensas personalizable que se adapta al rendimiento de los agentes. El repositorio ofrece archivos de configuración, scripts de ejemplo y paneles de evaluación para ejecutar experimentos en tareas cooperativas. Los usuarios pueden ampliar el código para probar funciones de recompensa novedosas, integrar nuevos entornos y evaluar en comparación con algoritmos RL multi-agente establecidos.

Noema Declarative AI permite a desarrolladores e investigadores especificar agentes de IA y sus flujos de trabajo de manera de alto nivel y declarativa. Escribiendo archivos de configuración en YAML o JSON, defines agentes, prompts, herramientas y módulos de memoria. La ejecución de Noema luego analiza estas definiciones, carga modelos de lenguaje, ejecuta cada paso del pipeline, maneja el estado y el contexto, y devuelve resultados estructurados. Este enfoque reduce el boilerplate, mejora la reproducibilidad y separa la lógica de la ejecución, haciendo que sea ideal para prototipar chatbots, scripts de automatización y experimentos de investigación.