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.

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.

Le Framework de Simulation d'Agents LLM permet la conception, l'exécution et l'analyse d'environnements simulés où des agents autonomes interagissent via de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent enregistrer plusieurs instances d'agents, assigner des invites et rôles personnalisables, et spécifier des canaux de communication tels que la transmission de messages ou un état partagé. Le framework orchestre les cycles de simulation, collecte des journaux et calcule des métriques comme la fréquence de passage de tour, la latence de réponse et les taux de succès. Il supporte une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face et des LLM locaux. Les chercheurs peuvent créer des scénarios complexes — négociation, allocation de ressources ou résolution collaborative de problèmes — pour observer des comportements émergents. Une architecture de plugins extensible permet d’ajouter de nouveaux comportements d'agents, contraintes environnementales ou modules de visualisation, favorisant des expériences reproductibles.

Auto Researcher Puissant est un cadre d'agents AI basé sur Python conçu pour automatiser et accélérer les flux de travail de recherche. Les utilisateurs définissent des sujets ou questions initiales, et l'agent génère de manière itérative des questions de suivi, les soumet aux modèles OpenAI, et agrège les réponses. Il supporte des modèles de prompts personnalisables, la chaîne de workflows et l'exportation automatique en Markdown, JSON ou PDF. La journalisation intégrée et la gestion des résultats assurent la reproductibilité. Cet outil est idéal pour les revues de littérature académique, la collecte d'intelligence concurrentielle, la recherche de marché et les investigations techniques, réduisant la charge manuelle et assurant une couverture systématique des questions de recherche.

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.