Manus JS est une bibliothèque JavaScript côté client qui intègre un assistant de recherche intelligent dans n'importe quelle page Web. Il analyse et comprend le contenu HTML, puis utilise l'IA pour générer des résumés d'articles, répondre à des questions spécifiques avec des références, extraire des entités nommées et produire des listes de citations dans plusieurs formats. Les développeurs peuvent configurer des invites personnalisées, des sources de données et des composants UI pour s'adapter à leur identité visuelle. Manus JS fonctionne hors ligne avec du contenu en cache et se connecte aux API IA pour des recherches en direct, ce qui le rend adapté aux portefeuilles académiques, aux sites de synthèse d'actualités ou aux plateformes de bases de connaissances souhaitant offrir des insights instantanés aux utilisateurs.

Ducky permet aux équipes de créer, former et déployer des agents IA personnalisés sans écrire de code. Vous pouvez importer des documents, tableaux ou enregistrements CRM comme sources de connaissances et configurer la reconnaissance d'intentions, l'extraction d’entités et des flux multi-étapes via une interface glisser-déposer. Ducky prend en charge l'intégration avec des API REST, des bases de données et des webhooks, et propose un déploiement multi-plateforme via widgets de chat web, Slack et extension Chrome. Des analyses en temps réel offrent des aperçus sur le volume des conversations, la satisfaction utilisateur et la performance des agents. Le contrôle d'accès basé sur les rôles et la gestion des versions garantissent une gouvernance de niveau entreprise tout en maintenant des cycles d'itération rapides.

Graph_RAG est un framework basé sur Python conçu pour construire et interroger des graphes de connaissances pour la génération augmentée par récupération (RAG). Il supporte l'ingestion de documents non structurés, l'extraction automatique d'entités et de relations à l'aide de LLMs ou d'outils NLP, et le stockage dans des bases de données graphiques telles que Neo4j. Avec Graph_RAG, les développeurs peuvent construire des graphes de connaissances connectés, exécuter des requêtes sémantiques pour identifier des nœuds et des chemins pertinents, et alimenter les prompts LLM avec le contexte récupéré. Le framework propose des pipelines modulaires, des composants configurables et des exemples d'intégration pour faciliter les applications RAG de bout en bout, améliorant la précision des réponses et l'interprétabilité via une représentation structurée des connaissances.