CamelAGI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación de agentes AI autónomos. Cuenta con una arquitectura de plugins para herramientas personalizadas, integración de memoria a largo plazo para persistencia del contexto y soporte para múltiples modelos de lenguaje amplio como GPT-4 y Llama 2. A través de módulos de planificación y ejecución explícitos, los agentes pueden descomponer tareas, invocar APIs externas y adaptarse con el tiempo. La extensibilidad y el enfoque comunitario hacen que CamelAGI sea adecuado para prototipos de investigación, sistemas de producción y proyectos educativos.

Los Científicos Virtuales aprovechan modelos de lenguaje basados en GPT para crear Agentes IA especializados que replican a científicos expertos en diversos campos. Cada investigador virtual está configurado con ingeniería de prompts personalizada para proporcionar respuestas precisas y contextualmente relevantes, proponer protocolos experimentales, interpretar datos científicos y generar ideas. Los usuarios seleccionan una persona con perfil científico, ingresan sus preguntas o detalles del proyecto y reciben orientación detallada y específica de la disciplina, apoyada en referencias y razonamientos para propósitos educativos o de investigación. La plataforma está alojada en GitHub Pages y es completamente de código abierto. La base de código permite fácil personalización y extensión de nuevas personas con JSON de configuración. Perfecto para investigación colaborativa, demostraciones docentes o estudio personal, Los Científicos Virtuales cierran la brecha entre modelos de lenguaje IA y resolución práctica de problemas científicos, ofreciendo un entorno interactivo y dinámico para explorar temas complejos con orientación experta.