Agents-Deep-Research est conçu pour rationaliser le développement et le test d'agents IA autonomes en offrant une base de code modulaire et extensible. Il dispose d'un moteur de planification des tâches qui décompose les objectifs définis par l'utilisateur en sous-tâches, d'un module de mémoire à long terme qui stocke et récupère le contexte, et d'une couche d'intégration d'outils permettant aux agents d'interagir avec des API externes et des environnements simulés. Le cadre fournit également des scripts d'évaluation et des outils de benchmarking pour mesurer la performance des agents dans divers scénarios. Basé sur Python et adaptable à différents backend LLM, il permet aux chercheurs et développeurs de prototyper rapidement de nouvelles architectures d'agents, de réaliser des expériences reproductibles et de comparer différentes stratégies de planification dans des conditions contrôlées.

Codegen permet aux développeurs d'automatiser diverses tâches de codage. Il utilise des techniques IA avancées pour interpréter les demandes en langage naturel et génère des extraits de code correspondants ou des applications entières en temps réel. Cet outil réduit considérablement le temps que les développeurs passent sur des tâches de codage routinières, leur permettant de se concentrer sur des problèmes plus complexes et l'innovation. Avec le support de plusieurs langages de programmation, Codegen garantit une large applicabilité à différents projets de développement de logiciels.