LAuRA simplifica a criação de agentes inteligentes de IA oferecendo um pipeline estruturado de módulos de planejamento, recuperação, execução e gerenciamento de memória. Os usuários definem tarefas complexas que o Planner do LAuRA decompõe em passos acionáveis, o Retriever busca informações em bancos de dados vetoriais ou APIs, e o Executor invoca serviços ou ferramentas externas. Um sistema de memória integrado mantém o contexto entre interações, permitindo conversas coesas e com estado. Com conectores extensíveis para LLMs populares e armazenamento vetorial, o LAuRA suporta prototipagem rápida e escalabilidade de agentes personalizados para casos de uso como análise de documentos, relatórios automatizados, assistentes pessoais e automação de processos de negócios. Seu design de código aberto incentiva contribuições da comunidade e flexibilidade de integração.

Moonbeam Exchange é uma plataforma de ciência de dados que utiliza mais de 100 fontes de dados para fornecer inteligência de mercado abrangente e estratégias de inovação. Através de sua rede de corretagem, a Moonbeam ajuda startups, laboratórios de inovação corporativa e organizações de desenvolvimento econômico a acelerar a inovação com profundas percepções da indústria e pensamento não convencional. Seus serviços incluem relatórios de inteligência de mercado, programas de inovação personalizados e sourcing estratégico, capacitando as empresas a tomar decisões baseadas em dados, promover inovação e maximizar os benefícios dos ecossistemas globais de inovação.

Quadratic é um aplicativo revolucionário de planilhas projetado para a colaboração moderna em dados. Ele apresenta suporte embutido para programação em Python, consultas SQL e ferramentas baseadas em IA. A plataforma permite que as equipes trabalhem em conjunto com dados, utilizando ferramentas avançadas de ciência de dados e análise para obter insights de forma eficiente. Os usuários podem extrair dados de várias fontes, incluindo SaaS, bancos de dados, arquivos CSV e APIs, e manipulá-los diretamente na interface da planilha. Ideal para cientistas de dados, analistas e equipes colaborativas, o Quadratic permite uma manipulação sofisticada de dados e tomada de decisões.

O Modelo de Análise é uma plataforma avançada de análise baseada em IA que capacita os usuários a gerar insights personalizados rapidamente a partir de seus dados. Integrando mais de 500 fontes de dados, ele cria uma visão unificada para uma melhor tomada de decisão. Os usuários podem descrever o tipo de visualização ou insight que precisam em linguagem simples, e a plataforma gera os resultados desejados em segundos. Está equipada para lidar com grandes conjuntos de dados, suporta vários tipos de gráficos e pode ser incorporada a outras plataformas para melhorar o engajamento do usuário.

O GPT Agent fornece uma estrutura modular para criar agentes inteligentes alimentados pelos mais recentes modelos GPT. Os usuários começam definindo fluxos de trabalho através de um editor visual, especificando entradas, ações e formatos de saída. A plataforma suporta a integração com fontes externas de dados e bases de conhecimento personalizadas, permitindo que os agentes realizem tarefas complexas de pesquisa e sumarização. Ele também oferece acesso por API para implantações sem interface e um painel web para monitorar desempenho, ajustar parâmetros do modelo e revisar registros de conversas. Seja automatizando interações com clientes, gerando relatórios ou gerenciando agendas, o GPT Agent oferece suporte de ponta a ponta desde a criação do agente até sua implantação escalável.

Chat-With-CUHKSZ oferece um pipeline simplificado para construir um chatbot específico de domínio baseado na base de conhecimento do CUHKSZ. Após clonar o repositório, os usuários configuram suas credenciais de API do OpenAI e especificam fontes de documentos, como PDFs do campus, páginas da web e artigos de pesquisa. A ferramenta usa LlamaIndex para pré-processar e indexar os documentos, criando um armazenamento vetorial eficiente. O LangChain orquestra a recuperação e os prompts, entregando respostas relevantes em uma interface conversacional. A arquitetura suporta a adição de documentos personalizados, ajuste de estratégias de prompt e implantação via Streamlit ou um servidor Python. Também integra melhorias opcionais de busca semântica, suporta logging de consultas para auditoria, e pode ser estendido para outras universidades com configuração mínima.