Research Navigator es una herramienta impulsada por IA que automatiza tareas de revisión de literatura para investigadores, estudiantes y profesionales. Utilizando tecnologías NLP avanzadas y gráficos de conocimiento, recupera y filtra artículos científicos relevantes según consultas del usuario. Extrae puntos principales, metodologías y resultados para generar resúmenes breves, resaltar diferencias entre estudios y proporcionar comparaciones lado a lado. La plataforma soporta exportación de citas en múltiples formatos y se integra con flujos de trabajo existentes vía API o CLI. Con parámetros de búsqueda personalizables, los usuarios pueden centrarse en dominios específicos, años de publicación o palabras clave. El agente también mantiene memoria basada en sesiones, permitiendo consultas de seguimiento y refinamiento progresivo de temas de investigación.

Videmak Research AI es una herramienta académica avanzada que utiliza inteligencia artificial para optimizar el flujo de trabajo de investigación. Ofrece herramientas personalizadas como búsqueda de literatura, redacción de artículos, generación de propuestas, autoscitations y análisis de datos. Diseñado para la eficiencia, Videmak permite a los investigadores producir rápidamente contenido de alta calidad, gestionar proyectos y colaborar con equipos. Con funciones como chatbots de IA, verificadores gramaticales y reescritores de contenido, Videmak asegura que tus tareas de investigación se completen con rapidez y precisión. Esta plataforma admite la generación de contenido multilingüe y ofrece plantillas integrales para diversas necesidades de investigación.

Multiagent_system ofrece un kit completo para la construcción y gestión de entornos multiagente. Los usuarios pueden definir escenarios de simulación personalizados, especificar comportamientos de agentes y aprovechar algoritmos pre-implementados como DQN, PPO y MADDPG. El marco soporta entrenamientos sincrónicos y asincrónicos, permitiendo que los agentes interactúen en paralelo o en configuraciones por turnos. Los módulos de comunicación integrados facilitan el paso de mensajes entre agentes para estrategias cooperativas. La configuración de experimentos se agiliza mediante archivos YAML y los resultados se registran automáticamente en CSV o TensorBoard. Los scripts de visualización ayudan a interpretar trayectorias de agentes, evolución de recompensas y patrones de comunicación. Diseñado para flujos de trabajo de investigación y producción, Multiagent_system escala de manera transparente desde prototipos en una sola máquina hasta entrenamiento distribuido en clústeres GPU.