Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent foi projetado para automatizar o fluxo de trabalho de pesquisa de ponta a ponta combinando técnicas de web scraping com capacidades de grandes modelos de linguagem. Os usuários definem domínios alvo, especificam padrões de URL ou consultas de busca, e configuram regras de análise usando BeautifulSoup ou bibliotecas semelhantes. A estrutura orquestra requisições HTTP para extrair textos brutos, tabelas ou metadados, e depois alimenta o conteúdo recuperado em um LLM para tarefas como sumarização, agrupamento de tópicos, perguntas e respostas, ou normalização de dados. Suporta laços iterativos onde as saídas do LLM guiam tarefas de scraping subsequentes, permitindo aprofundamentos em fontes relacionadas. Com cache embutido, tratamento de erros e modelos de prompt configuráveis, este agente agiliza a coleta de informações abrangente, sendo ideal para revisões de literatura acadêmica, inteligência competitiva e automação de pesquisa de mercado.

LLMFlow fornece uma maneira declarativa de projetar, testar e implantar fluxos de trabalho complexos de modelos linguísticos. Os desenvolvedores criam Nós que representam prompts ou ações, e os encadeiam em Fluxos que podem ramificar com base em condições ou saídas de ferramentas externas. A gestão de memória incorporada rastreia o contexto entre etapas, enquanto os adaptadores permitem integração transparente com OpenAI, Hugging Face e outros. Estenda a funcionalidade via plugins para ferramentas ou fontes de dados personalizadas. Execute fluxos localmente, em contêineres ou como funções serverless. Casos de uso incluem criar agentes conversacionais, geração automática de relatórios e pipelines de extração de dados — tudo com execução e registro transparentes.

Virtual Scientists V2 funciona como uma estrutura modular de agentes de IA voltada para pesquisa científica. Ela define múltiplos cientistas virtuais—Químico, Físico, Biólogo e Cientista de Dados—cada um equipado com conhecimentos específicos de domínio e integrações de ferramentas. Esses agentes utilizam LangChain para orquestrar chamadas de API a fontes como Semantic Scholar, ArXiv e buscas na web, permitindo recuperação automatizada de literatura, análise contextual e extração de dados. Os usuários podem scriptar tarefas ao especificar objetivos de pesquisa; os agentes coletam artigos, resumem metodologias e resultados, propõem protocolos experimentais, geram hipóteses e produzem relatórios estruturados. A estrutura suporta plugins para ferramentas e fluxos de trabalho personalizados, promovendo extensibilidade. Automatizando tarefas repetitivas de pesquisa, o Virtual Scientists V2 acelera a geração de insights e diminui esforço manual em projetos multidisciplinares.

Agent Script fornece uma camada de scripting declarativa sobre grandes modelos de linguagem, permitindo que você escreva scripts em YAML ou JSON que definem fluxos de trabalho do agente, chamadas de ferramenta e uso de memória. Você pode conectar OpenAI, LLMs locais ou outros provedores, conectar APIs externas como ferramentas e configurar backends de memória de longo prazo. A estrutura gerencia contexto, execução assíncrona e logs detalhados automaticamente. Com pouco código, você pode prototipar chatbots, fluxos de trabalho RPA, agentes de extração de dados ou ciclos de controle personalizados, facilitando a construção, teste e implantação de automações alimentadas por IA.