Cognify permet aux utilisateurs de définir leurs objectifs en science des données et de laisser les agents IA gérer la partie difficile. Les agents peuvent écrire et déboguer du code, se connecter à des bases de données pour obtenir des insights, produire des visualisations interactives et même exporter des rapports. Grâce à une architecture de plugins, les utilisateurs peuvent étendre la fonctionnalité aux API personnalisées, aux systèmes de planification et aux services cloud. Cognify offre la reproductibilité, des fonctionnalités de collaboration et un journal de bord pour suivre les décisions et sorties des agents, le rendant adapté au prototypage rapide et aux flux de travail en production.

Collective Knowledge est une extension Chrome qui permet aux utilisateurs d'annoter n'importe quelle page web avec des articles de recherche associés, des extraits de code et des résultats reproductibles. Elle permet également de créer des workflows portables et des artefacts réutilisables, consolidant les informations provenant de diverses sources directement dans votre navigateur. Cet outil facilite la référence à des matériaux essentiels, la collaboration efficace et le maintien de la clarté dans les efforts de recherche ou les tâches de projet. Idéal pour les environnements académiques et professionnels, il augmente la productivité en gardant des informations pertinentes à portée de main.

L'agent Data Analysis LLM est un package Python auto-hébergé qui s'intègre à OpenAI et à d'autres API de grands modèles linguistiques pour automatiser les flux de travail d'exploration de données de bout en bout. En fournissant un jeu de données (CSV, JSON, Excel ou connexion à une base de données), l'agent génère du code pour le nettoyage, la création de features, la visualisation exploratoire (histogrammes, nuages de points, matrices de corrélation) et les résumés statistiques. Il interprète les questions en langage naturel pour exécuter dynamiquement des analyses, mettre à jour les visuels et produire des rapports narratifs. Les utilisateurs bénéficient de scripts Python reproductibles ainsi que d'une interaction conversationnelle, permettant aux programmeurs et non-programmeurs de tirer efficacement des insights en conformité.

MARFT est un LLM basé sur Python, permettant des expériences reproductibles et la prototypage rapide de systèmes IA collaboratifs.

Multiagent-Prediction-Reward est un cadre orienté recherche qui intègre des modèles de prédiction et des mécanismes de distribution des récompenses pour l'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des wrappers pour l'environnement, des modules neuronaux pour prévoir les actions des pairs, et une logique de routage des récompenses personnalisable, qui s'adapte aux performances des agents. Le dépôt fournit des fichiers de configuration, scripts d'exemples et tableaux de bord d’évaluation pour exécuter des expériences sur des tâches coopératives. Les utilisateurs peuvent étendre le code pour tester de nouvelles fonctions de récompense, intégrer de nouveaux environnements et benchmarker contre des algorithmes RL multi-agent établis.

Noema Declarative AI permet aux développeurs et chercheurs de spécifier des agents d'IA et leurs flux de travail de manière déclarative. En écrivant des fichiers de configuration YAML ou JSON, vous définissez des agents, des prompts, des outils et des modules de mémoire. Le runtime Noema analyse ces définitions, charge des modèles de langage, exécute chaque étape de votre pipeline, gère l’état et le contexte, et renvoie des résultats structurés. Cette approche réduit la répétition de code, améliore la reproductibilité et sépare la logique de l'exécution, ce qui le rend idéal pour le prototypage de chatbots, scripts d'automatisation et expériences de recherche.