El Agente de Investigación Tecnológica funciona recibiendo primero una consulta de investigación, luego realiza búsquedas web vía API de Serp de Google. Rastrea URLs de resultados, extrae muestras de código y contenido textual, aplica procesamiento de lenguaje natural para la síntesis y construye un gráfico de conocimientos de conceptos clave. Usando OpenAI GPT, sintetiza los hallazgos en informes técnicos coherentes en formato markdown. Soporta la personalización de la profundidad de búsqueda, granularidad del resumen y plantillas de salida. Con caché incorporado y procesamiento en paralelo, este agente acelera revisiones bibliográficas a gran escala, exploración de APIs y análisis competitivos, permitiendo a los usuarios identificar tendencias, mejores prácticas y ejemplos de código relevantes para la evaluación tecnológica.

CogAgent es una biblioteca en Python orientada a la investigación, diseñada para agilizar el desarrollo de agentes de IA. Proporciona módulos principales para la gestión de memoria, planificación y razonamiento, integración de herramientas y APIs, y ejecución en cadena de pensamiento. Con una arquitectura altamente modular, los usuarios pueden definir herramientas personalizadas, almacenes de memoria y políticas de agentes para crear chatbots conversacionales, planificadores de tareas autónomos y scripts de automatización de flujo de trabajo. CogAgent soporta la integración con modelos de lenguaje populares como OpenAI GPT y Meta LLaMA, permitiendo a investigadores y desarrolladores experimentar, ampliar y escalar sus agentes inteligentes para diversas aplicaciones del mundo real.

PIAX (Arquitectura de Internet Programable para sistemas eXperimentales) es una plataforma innovadora adaptada para elevar la funcionalidad y eficiencia de los sistemas distribuidos. Con PIAX, puedes integrar sin problemas varias funciones, explorar nuevos conceptos de redes y crear aplicaciones escalables sin esfuerzo. Su diseño se adapta a una amplia gama de aplicaciones de red, garantizando adaptabilidad y un rendimiento óptimo. La plataforma cierra la brecha entre la investigación teórica y las aplicaciones prácticas, convirtiéndola en una herramienta valiosa tanto para investigadores como para profesionales de TI que buscan innovar en el ámbito de los sistemas distribuidos.