Le Prototype du Moteur Cognitif de Contexte AGI (CCE) Axé sur le Contexte offre une boîte à outils robuste pour que les développeurs mettent en œuvre des agents IA contextuels. Il utilise des embeddings vectoriels pour stocker les interactions utilisateur historiques, permettant une récupération efficace des morceaux de contexte pertinents. Le moteur résume automatiquement les longues conversations pour respecter les limites de tokens des LLM, assurant la continuité et la cohérence dans les dialogues multi-tours. Les développeurs peuvent configurer des stratégies de priorisation du contexte, gérer le cycle de vie de la mémoire et intégrer des pipelines de récupération personnalisés. Le CCE supporte des architectures modulaires de plugins pour les fournisseurs d'embeddings et les backends de stockage, offrant une flexibilité pour l'évolution des projets. Avec des API intégrées pour le stockage, la requête et la synthèse du contexte, le CCE facilite la création d'applications conversationnelles personnalisées, d'assistants virtuels et d'agents cognitifs nécessitant une mémoire à long terme.

CrewAI Code Repo Analyzer est un agent IA open-source qui indexe un dépôt de code, crée des embeddings vectoriels et fournit une recherche sémantique. Les développeurs peuvent poser des questions en langage naturel sur le code, générer des résumés de haut niveau des modules et explorer la structure du projet. Il accélère la compréhension du code, supporte l'analyse du code legacy et automatise la documentation en utilisant de grands modèles de langage pour interpréter et expliquer des bases de code complexes.

eigenDB est une base de données vectorielle conçue spécifiquement pour les charges de travail d'IA et d'apprentissage automatique. Elle permet aux utilisateurs d'ingérer, d'indexer et de requêter en temps réel des vecteurs d'embedding de haute dimension, supportant des milliards de vecteurs avec des temps de recherche inférieurs à une seconde. Grâce à des fonctionnalités telles que la gestion automatisée des shards, la scaling dynamique et l'indexation multidimensionnelle, elle s'intègre via des API RESTful ou des SDKs clients dans des langages populaires. eigenDB offre également une filtration avancée des métadonnées, des contrôles de sécurité intégrés et un tableau de bord unifié pour la surveillance des performances. Qu'il s'agisse de puissance pour la recherche sémantique, les moteurs de recommandations ou la détection d'anomalies, eigenDB fournit une base fiable et à haut débit pour les applications AI basées sur l'embedding.

Query-Bot intègre l'ingestion de documents, la segmentation de texte et les embeddings vectoriels pour créer un index consultable à partir de PDFs, fichiers texte et documents Word. En utilisant LangChain et GPT-3.5 Turbo d'OpenAI, il traite les requêtes des utilisateurs en récupérant les passages pertinents et en générant des réponses concises. L'interface UI basée sur Streamlit permet aux utilisateurs de télécharger des fichiers, de suivre l'historique des conversations et d'ajuster les paramètres. Il peut être déployé localement ou sur des environnements cloud, offrant un cadre extensible pour des agents personnalisés et des bases de connaissances.

Rawr Agent est un cadre Python modulaire et open-source qui permet aux développeurs de construire des agents AI autonomes en orchestrant des flux de travail complexes d’interactions LLM. En utilisant LangChain en arrière-plan, Rawr Agent vous permet de définir des séquences de tâches via des configurations YAML ou du code Python, en intégrant des outils tels que les API web, les requêtes de bases de données et les scripts personnalisés. Il comprend des composants de mémoire pour stocker l’historique des conversations et les embeddings vectoriels, des mécanismes de mise en cache pour optimiser les appels répétés, ainsi que des journaux de bord et une gestion robuste des erreurs pour surveiller le comportement de l’agent. Son architecture extensible permet d’ajouter des outils et des connecteurs personnalisés, rendant l’outil adapté pour des tâches telles que la recherche automatisée, l’analyse de données, la génération de rapports et les chatbots interactifs. Avec sa API simple, les équipes peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour diverses applications.

VisQueryPDF traite les fichiers PDF en les divisant en segments, en générant des embeddings vectoriels via OpenAI ou des modèles compatibles, et en stockant ces embeddings dans un magasin de vecteurs local. Les utilisateurs peuvent soumettre des requêtes en langage naturel pour récupérer les segments les plus pertinents. Les résultats de recherche sont affichés avec du texte mis en surbrillance sur les pages PDF originales et tracés dans un espace d'embedding bidimensionnel, permettant une exploration interactive des relations sémantiques entre les segments de documents.

Agentic Shared Memory fournit une solution robuste pour la gestion des données contextuelles dans des environnements multi-agents pilotés par l’IA. En utilisant des vecteurs d’intégration et des structures de données efficaces, il stocke des observations, décisions et transitions d’état des agents, permettant un accès et une mise à jour transparents du contexte. Les agents peuvent interroger la mémoire partagée pour accéder à des interactions passées ou à des connaissances globales, favorisant un comportement cohérent et une résolution collaborative de problèmes. La bibliothèque supporte une intégration plug-and-play avec des cadres IA populaires comme LangChain ou des orchestrateurs d’agents personnalisés, offrant des stratégies de rétention personnalisables, des fenêtres de contexte et des fonctions de recherche. En abstraisant la gestion de la mémoire, les développeurs peuvent se concentrer sur la logique de l’agent tout en assurant une gestion scalable et cohérente de la mémoire dans des déploiements distribués ou centralisés. Cela améliore la performance globale du système, réduit les calculs redondants et renforce l’intelligence des agents au fil du temps.