ResearchAgentは大規模な言語モデルを活用して、オンラインデータベースやウェブソースを対象とした自動調査を実施します。ユーザーは調査クエリを入力し、エージェントは検索、文書メタデータのスクレイピング、要約の抽出、主要な所見のハイライトを行い、整理されたサマリーと引用を生成します。カスタマイズ可能なパイプライン、API連携、PDFパースのサポートやMarkdownまたはJSONへのエクスポートを可能にし、分析や報告に利用できます。

Agent TARSは、高度なコンピュータビジョンと自然言語処理技術の組み合わせを活用して、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を理解し操作します。ウェブページの視覚表現をキャプチャし、ボタン、フォーム、テーブル、その他のページ要素を識別します。ユーザーは自然言語のプロンプトを通じてTARSに指示を与えることで、複数のページにわたるクリック、スクロール、テキスト抽出、フォーム入力を行います。カスタマイズ可能なワークフローをサポートし、タスクの連鎖（例：アカウントへのログイン、データスクレイピング、結果のCSVまたはJSONへのエクスポート）を実現します。ヘッドレスおよびヘッドフルブラウザモードをサポートし、インタラクティブな探索と無人自動化の両方を可能にします。これにより、テスト、データ収集、ルーチンブラウザ操作に最適です。

Agent Transparency Toolは、AIエージェントに透明性機能を組み込むための総合的なフレームワークを提供します。状態遷移や意思決定を記録するロギングインターフェース、信頼度スコアや意思決定の系譜などの重要な透明性メトリックを計算するモジュール、およびエージェントの動作を時間とともに探索するための視覚化ダッシュボードを備えています。一般的なエージェントフレームワークとシームレスに統合し、構造化された透明性ログを生成し、JSONまたはCSV形式にエクスポートでき、監査やパフォーマンス分析のための透明性カーブを描画するユーティリティも含まれます。このツールキットにより、チームはバイアスの特定、ワークフローのデバッグ、責任あるAI実践の示 demonstrating が可能になります。

Browser Operatorは、ブラウザをAI搭載のエージェントに変え、自然言語コマンドを理解します。OpenAI APIキーを接続することで、URLへのナビゲート、ボタンのクリック、フォームの入力、テーブルやリストの抽出、コンテンツのダウンロードが可能です。複数のステップを組み合わせて1つのワークフローにし、結果をCSVやJSONとしてエクスポートし、タスクのスケジューリングもできます。すべての処理はブラウザ内でローカルに行われ、迅速なレスポンスとデータのプライバシーを確保します。コーディングは不要です—必要なことをBrowser Operatorに伝えるだけで、あとは自動的に処理します。

Deep Research Agentは、OpenAIのGPTモデルを利用して、進んだドキュメントの取得と分析を実施します。ユーザーはデータソース（例：PubMed、arXiv）を設定し、クエリを定義して、方法、結果、重要な議論をハイライトした理解しやすい要約を受け取ります。マルチドキュメント比較、引用抽出、インタラクティブなQ&Aセッションをサポートします。モジュール式アーキテクチャにより、カスタムコネクタ、NLPパイプライン、MarkdownやJSONのエクスポート形式を統合可能です。スケジューリング機能を備えており、定期的な文献レビューの更新や、新しい研究トレンドの検出、レポート生成を行います。研究チームや学者、産業アナリストに最適で、手動の読み込み時間を短縮し、大規模な科学コーパスからの洞察獲得を支援します。

NanoBrowserはChrome拡張機能として直接ブラウザで動作し、自然言語のプロンプトを使用して繰り返しや複雑なウェブタスクを自動化します。OpenAI GPT、自ホストLLaMAモデルなどの自分のLLM APIキーを設定し、複数のエージェントで構成されたワークフローを定義します。データのスクレイピング、フォームの操作、自動リサーチ、ワークフローのチェーンをサポートし、LangChainの連携によりエージェントの協調や結果のCSVまたはJSONエクスポート、インタラクティブなデバッグや調整も可能です。プロプライエタリなオペレーターのオープンソース代替として、NanoBrowserはプライバシー、拡張性、使いやすさを重視しています。