Agents-Deep-Research está diseñado para agilizar el desarrollo y la prueba de agentes IA autónomos ofreciendo una base de código modular y extensible. Cuenta con un motor de planificación de tareas que descompone objetivos definidos por el usuario en subtareas, un módulo de memoria a largo plazo que almacena y recupera contexto, y una capa de integración de herramientas que permite a los agentes interactuar con API externas y entornos simulados. El marco también proporciona scripts de evaluación y herramientas de benchmarking para medir el rendimiento de los agentes en diversos escenarios. Basado en Python y adaptable a diversos backends LLM, permite a investigadores y desarrolladores prototipar rápidamente nuevas arquitecturas de agentes, realizar experimentos reproducibles y comparar diferentes estrategias de planificación en condiciones controladas.

Codegen empodera a los desarrolladores al automatizar diversas tareas de codificación. Utiliza técnicas avanzadas de IA para interpretar solicitudes en lenguaje natural y genera fragmentos de código correspondientes o aplicaciones completas en tiempo real. Esta herramienta reduce significativamente el tiempo que los desarrolladores dedican a tareas rutinarias de codificación, permitiéndoles enfocarse en resolver problemas más complejos e innovar. Con soporte para múltiples lenguajes de programación, Codegen asegura una amplia aplicabilidad en diferentes proyectos de desarrollo de software.