Manus JS는 모든 웹 페이지에 지능형 연구 도우미를 내장하는 클라이언트 사이드 JavaScript 라이브러리입니다. HTML 콘텐츠를 스캔하고 이해하며, AI를 사용하여 기사 요약을 생성하고, 참조와 함께 특정 질문에 답하며, 이름 지정 엔티티를 추출하고, 여러 형식의 인용 목록을 생성합니다. 개발자는 맞춤 프롬프트, 데이터 소스, UI 구성 요소를 구성하여 브랜드에 맞게 조정할 수 있습니다. Manus JS는 캐시된 콘텐츠에 대해 오프라인으로 작동하고, 실시간 연구를 위해 AI API에 연결하여 학술 포트폴리오, 뉴스 집계 사이트 또는 사용자에게 즉각적인 통찰을 제공하는 지식 기반 플랫폼에 적합합니다.

Ducky는 팀이 코드를 작성하지 않고 맞춤형 AI 에이전트를 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 문서, 스프레드시트 또는 CRM 기록을 지식 소스로 가져오고, 끌어서 놓기 인터페이스를 통해 의도 인식, 엔티티 추출 및 다단계 워크플로우를 구성할 수 있습니다. Ducky는 REST API, 데이터베이스, Webhook와의 통합을 지원하며, 웹 채팅 위젯, Slack, Chrome 확장 프로그램을 통한 다중 채널 배포를 제공합니다. 실시간 분석을 통해 대화량, 사용자 만족도 및 에이전트 성능에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 역할 기반 액세스 제어 및 버전 관리를 통해 엔터프라이즈 수준의 거버넌스를 확보하면서 빠른 반복 사이클을 유지합니다.

Graph_RAG는 검색 강화 생성(RAG)을 위한 지식 그래프를 구축하고 쿼리하는 데 사용되는 Python 기반 프레임워크입니다. 비구조적 문서의 수집, LLM 또는 NLP 도구를 활용한 엔티티 및 관계의 자동 추출, Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스에 저장하는 것을 지원합니다. Graph_RAG를 이용해 개발자는 연결된 지식 그래프를 구성하고, 의미론적 그래프 쿼리를 실행하여 관련 노드 및 경로를 파악하며, 검색된 컨텍스트를 LLM 프롬프트에 공급할 수 있습니다. 모듈식 파이프라인, 구성 가능한 구성요소, 통합 예제를 제공하여 효과적인 엔드투엔드 RAG 애플리케이션을 지원하며, 구조화된 지식 표현을 통해 답변의 정확성과 해석력을 향상시킵니다.