O Agente de IA para Pesquisa Profunda é uma estrutura em Python de código aberto, projetada para conduzir tarefas de pesquisa abrangentes. Ele utiliza busca na web integrada, ingestão de PDFs e pipelines de NLP para descobrir fontes relevantes, analisar documentos técnicos e extrair insights estruturados. O agente encadeia requisições através de LangChain e OpenAI, permitindo respostas contextuais, formatação automática de citações e sumarização de múltiplos documentos. Pesquisadores podem ajustar escopos de busca, filtrar por data de publicação ou domínio, e gerar relatórios em markdown ou JSON. Essa ferramenta minimiza o tempo de revisão manual de literatura e garante resumos consistentes de alta qualidade em várias áreas de pesquisa.

OSU NLP Middleware é uma estrutura leve construída em Python que simplifica o desenvolvimento de sistemas de agentes AI. Fornece um loop central de agente que orquestra as interações entre modelos de linguagem natural e funções de ferramentas externas definidas como plugins. A estrutura suporta provedores populares de LLM (OpenAI, Hugging Face, etc.) e permite que os desenvolvedores registrem ferramentas personalizadas para tarefas como consultas a bancos de dados, recuperação de documentos, pesquisa na web, cálculos matemáticos e chamadas de API RESTful. O Middleware gerencia o histórico de conversas, lida com limites de taxa e registra todas as interações. Também oferece políticas configuráveis de cache e retentativas para maior confiabilidade, facilitando a construção de assistentes inteligentes, chatbots e fluxos de trabalho autônomos com código mínimo.

LLMs fornece uma abstração unificada sobre diversos modelos de linguagem de código aberto e hospedados, permitindo que desenvolvedores carreguem e executem modelos por meio de uma única interface. Suporta descoberta de modelos, gerenciamento de prompts e pipelines, processamento em lote e controle detalhado sobre tokens, temperatura e streaming. Os usuários podem facilmente alternar entre backends de CPU e GPU, integrar com hosts de modelos locais ou remotos e armazenar respostas em cache para desempenho. A estrutura inclui utilitários para templates de prompts, análise de respostas e benchmarking do desempenho dos modelos. Ao desacoplar a lógica do aplicativo das implementações específicas do modelo, LLMs acelera o desenvolvimento de aplicações de PLN como chatbots, geração de texto, sumarização, tradução e mais, sem dependência de fornecedores ou APIs proprietárias.