En LORS, los usuarios pueden ingerir colecciones de documentos, preprocesar textos en incrustaciones y almacenarlos en una base de datos vectorial. Cuando se emite una consulta o tarea de resumen, LORS realiza recuperación semántica para identificar los segmentos de texto más relevantes. Luego alimenta estos segmentos en un modelo de lenguaje grande para producir resúmenes concisos y contextualmente conscientes. El diseño modular permite intercambiar modelos de incrustación, ajustar umbrales de recuperación y personalizar plantillas de indicaciones. LORS soporta resumen multi-documento, refinamiento interactivo de consultas y procesamiento en lotes para cargas de trabajo de alto volumen, siendo ideal para revisiones bibliográficas, informes corporativos o cualquier escenario que requiera extracción rápida de conocimientos de enormes corpus textuales.

Summarization Agent Reflection combina un modelo de resumen avanzado con un mecanismo de reflexión incorporado para evaluar y refinar de manera iterativa sus propios resúmenes. Los usuarios proporcionan una o más entradas de texto —como artículos, documentos o transcripciones— y el agente genera un resumen inicial, luego analiza esa salida para identificar puntos faltantes o inexactitudes. Regenera o ajusta el resumen en función de bucles de retroalimentación hasta obtener un resultado satisfactorio. Los parámetros configurables permiten personalizar la longitud, profundidad y estilo del resumen, haciéndolo adaptable a diferentes dominios y flujos de trabajo.