ResearchGPT automatiza completamente los flujos de trabajo de investigación académica integrando recuperación de artículos, análisis de PDFs, extracción de texto basada en NLP y resumen con GPT-4. Comenzando con un tema de investigación definido por el usuario, consulta las APIs de Semantic Scholar y arXiv para recopilar artículos relevantes, descarga y analiza contenido de PDFs y emplea GPT-4 para destilar conceptos clave, metodologías y resultados. El agente compila las percepciones de cada artículo en un informe cohesivo y estructurado, que puede exportarse en formatos Markdown o PDF. Las opciones avanzadas de configuración permiten a los usuarios ajustar filtros de búsqueda, definir indicaciones personalizadas y modificar estilos de salida. Al orquestar estos pasos, ResearchGPT reduce la carga manual, acelera las revisiones de literatura y asegura una cobertura exhaustiva de las fuentes académicas.

Sherpa de CartographAI es un marco de agentes basado en Python diseñado para agilizar la creación de asistentes inteligentes y flujos de trabajo automatizados. Permite a los desarrolladores definir agentes que interpretan las entradas del usuario, seleccionan los endpoints LLM adecuados o APIs externas y coordinan tareas complejas como resumen de documentos, recuperación de datos y preguntas y respuestas conversacionales. Con su arquitectura de plugins, Sherpa soporta la integración fácil de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y estrategias de enrutamiento para optimizar la relevancia de respuestas y costos. Los usuarios pueden configurar pipelines de múltiples pasos donde cada módulo realiza una función distinta, como búsqueda semántica, análisis de texto o generación de código, mientras Sherpa administra la propagación del contexto y la lógica de fallback. Este enfoque modular acelera el desarrollo de prototipos, mejora el mantenimiento y permite a los equipos construir soluciones escalables impulsadas por IA para diversas aplicaciones.

En su núcleo, Memary proporciona un sistema modular de gestión de memoria adaptado a agentes de modelos lingüísticos grandes. Al abstraer las interacciones de memoria a través de una API común, soporta múltiples backends, incluyendo diccionarios en memoria, Redis para caché distribuido y almacenes vectoriales como Pinecone o FAISS para búsqueda semántica. Los usuarios pueden definir memorias basadas en esquemas (episódicas, semánticas o a largo plazo) y aprovechar modelos de embeddings para rellenar automáticamente los almacenes vectoriales. Las funciones de recuperación permiten recordar memoria relevante durante las conversaciones, mejorando las respuestas del agente con interacciones pasadas o datos específicos del dominio. Diseñado para la extensibilidad, Memary puede integrar backends y funciones de embedding personalizadas, siendo ideal para desarrollar aplicaciones IA robustas y con estado, como asistentes virtuales, bots de atención al cliente y herramientas de investigación que requieren conocimiento persistente a lo largo del tiempo.

Graphium es un marco de orquestación de gráficos de conocimiento y LLM que soporta la ingesta de datos estructurados, la creación de incrustaciones semánticas y recuperación híbrida para preguntas y respuestas y chat. Se integra con LLMs populares, bases de datos gráficas y almacenes de vectores para habilitar agentes de IA explicables y potentes por grafo. Los usuarios pueden visualizar estructuras de grafo, consultar relaciones y emplear razonamiento de múltiples saltos. Ofrece APIs REST, SDK y una interfaz web para gestionar pipelines, monitorear consultas y personalizar prompts, ideal para gestión del conocimiento empresarial y aplicaciones de investigación.