CogAgent est une bibliothèque Python open-source axée sur la recherche, conçue pour rationaliser le développement d'agents IA. Elle fournit des modules principaux pour la gestion de la mémoire, la planification et le raisonnement, l'intégration d'outils et d'API, ainsi que l'exécution en chaîne de pensée. Grâce à son architecture hautement modulaire, les utilisateurs peuvent définir des outils, des mémoires et des politiques d'agents personnalisés pour créer des chatbots conversationnels, des planificateurs de tâches autonomes et des scripts d'automatisation de workflow. CogAgent supporte l'intégration avec des modèles de langage populaires tels qu'OpenAI GPT et Meta LLaMA, permettant aux chercheurs et développeurs d'expérimenter, d'étendre et de faire évoluer leurs agents intelligents pour diverses applications réelles.

PIAX (Programmable Internet Architecture for eXperimental systems) est une plateforme innovante adaptée pour élever la fonctionnalité et l'efficacité des systèmes distribués. Avec PIAX, vous pouvez intégrer sans effort diverses fonctions, explorer de nouveaux concepts de mise en réseau et créer des applications évolutives. Son design s'adapte à un large éventail d'applications réseau, garantissant adaptabilité et performance optimale. La plateforme comble le fossé entre la recherche théorique et les applications pratiques, en faisant un outil précieux pour les chercheurs et les professionnels de l'informatique cherchant à innover dans le domaine des systèmes distribués.

Tech Research Agent fonctionne en recevant d'abord une requête de recherche, puis en lançant des recherches web via l'API Google Serp. Il explore les URLs de résultats, extrait des extraits de code et du contenu textuel, utilise le traitement du langage naturel pour la synthèse, et construit un graphe de connaissances des concepts clés. En utilisant OpenAI GPT, il synthétise les résultats en rapports techniques cohérents au format markdown. Il supporte la personnalisation de la profondeur de recherche, de la granularité de la synthèse et des modèles de sortie. Avec le caching intégré et le traitement parallèle, l'agent accélère les revues de littérature à grande échelle, l'exploration d'API et l'analyse concurrentielle, permettant aux utilisateurs d'identifier rapidement les tendances, meilleures pratiques et exemples de code pertinents pour l'évaluation des technologies.