Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent est conçu pour automatiser le workflow de recherche de bout en bout en combinant les techniques de web scraping avec les capacités de grands modèles de langage. Les utilisateurs définissent des domaines cibles, spécifient des motifs URL ou des requêtes de recherche, et mettent en place des règles d'analyse à l'aide de BeautifulSoup ou de bibliothèques similaires. Le framework orchestre des requêtes HTTP pour extraire du texte brut, des tableaux ou des métadonnées, puis alimente le contenu récupéré dans un LLM pour des tâches telles que la synthèse, le clustering thématique, la questions-réponses ou la normalisation des données. Il supporte des boucles itératives où les sorties du LLM guident les tâches de scraping suivantes, permettant des plongées approfondies dans des sources connexes. Avec un cache intégré, une gestion des erreurs et des modèles de prompt configurables, cet agent facilite la collecte d'informations complète, idéal pour les revues de littérature, le renseignement concurrentiel et l'automatisation de la recherche de marché.

LLMFlow offre un moyen déclaratif de concevoir, tester et déployer des flux de travail complexes de modèles linguistiques. Les développeurs créent des Nœuds qui représentent des invites ou des actions, puis les enchaînent dans des Flux pouvant se ramifier selon des conditions ou des résultats d'outils externes. La gestion de la mémoire intégrée suit le contexte entre les étapes, tandis que les adaptateurs permettent une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face, et d'autres. La fonctionnalité peut être étendue via des plugins pour des outils ou sources de données personnalisés. Exécutez les Flux localement, dans des conteneurs ou en tant que fonctions serverless. Cas d'utilisation : création d'agents conversationnels, génération automatique de rapports, pipelines d'extraction de données — tous avec une exécution transparente et un journalisation.

Virtual Scientists V2 sert de cadre modulaire d'agents IA dédié à la recherche scientifique. Il définit plusieurs scientifiques virtuels—Chimiste, Physicien, Biologiste et Data Scientist—chacun doté de connaissances spécifiques au domaine et d'intégrations d'outils. Ces agents utilisent LangChain pour orchestrer les appels API vers des sources comme Semantic Scholar, ArXiv et la recherche Web, permettant la récupération automatisée de la littérature, l'analyse contextuelle et l'extraction de données. Les utilisateurs scriptent des tâches en définissant les objectifs de recherche ; les agents collectent automatiquement des articles, résument les méthodologies et les résultats, proposent des protocoles expérimentaux, génèrent des hypothèses et produisent des rapports structurés. Le cadre supporte des plugins pour des outils et workflows personnalisés, favorisant l'extensibilité. En automatisant les tâches de recherche répétitives, Virtual Scientists V2 accélère la génération d'insights et diminue l'effort manuel dans les projets pluridisciplinaires.

Agent Script fournit une couche de script déclarative sur de grands modèles linguistiques, vous permettant d'écrire des scripts YAML ou JSON qui définissent les flux de travail de l'agent, les appels d'outils et l'utilisation de mémoire. Vous pouvez connecter OpenAI, des LLM locaux ou d'autres fournisseurs, connecter des API externes en tant qu'outils, et configurer des backend de mémoire à long terme. Le framework gère la gestion du contexte, l'exécution asynchrone et la journalisation détaillée en standard. Avec un code minimal, vous pouvez prototyper des chatbots, des flux RPA, des agents d'extraction de données ou des boucles de contrôle personnalisées, facilitant la création, le test et le déploiement d'automatisations alimentées par l'IA.