Cognify permite aos usuários definir metas de ciência de dados e deixa os Agentes de IA cuidarem das tarefas mais pesadas. Os agentes podem escrever e depurar código, conectar-se a bancos de dados para obter insights, produzir visualizações interativas e até exportar relatórios. Com uma arquitetura de plugins, os usuários podem estender funcionalidades a APIs personalizadas, sistemas de agendamento e serviços em nuvem. Cognify oferece recursos de reproducibilidade, colaboração e registros para acompanhar decisões e resultados dos agentes, tornando-o adequado para prototipagem rápida e fluxos de trabalho de produção.

Collective Knowledge é uma extensão do Chrome que capacita os usuários a anotar qualquer página da web com artigos de pesquisa associados, snippets de código e resultados reproduzíveis. Também permite a criação de fluxos de trabalho portáteis e artefatos reutilizáveis, consolidando informações de várias fontes diretamente em seu navegador. Esta ferramenta facilita a referência a materiais essenciais, a colaboração eficaz e a manutenção da clareza nos esforços de pesquisa ou nas tarefas de projeto. Ideal para ambientes acadêmicos e profissionais, aumenta a produtividade ao manter as informações relevantes ao seu alcance.

O Agente de LLM para Análise de Dados é um pacote Python auto-hospedado que integra-se com OpenAI e outras APIs de LLM para automatizar fluxos de trabalho de exploração de dados de ponta a ponta. Ao fornecer um conjunto de dados (CSV, JSON, Excel ou conexão com banco de dados), o agente gera código para limpeza de dados, engenharia de recursos, visualização exploratória ( histogramas, gráficos de dispersão, matrizes de correlação) e resumos estatísticos. Ele interpreta consultas em linguagem natural para executar análises dinamicamente, atualizar visuais e produzir relatórios narrativos. Os usuários se beneficiam de scripts Python reproduzíveis juntamente com interação conversacional, permitindo que programadores e não-programadores obtenham insights de forma eficiente e conforme as normas.

MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.

Multiagent-Prediction-Reward é uma estrutura orientada à pesquisa que integra modelos de previsão e mecanismos de distribuição de recompensas para aprendizado por reforço multiagente. Inclui wrappers de ambiente, módulos neurais para previsão de ações dos pares, e lógica de roteamento de recompensas personalizável que se adapta ao desempenho do agente. O repositório fornece arquivos de configuração, scripts de exemplo e painéis de avaliação para rodar experimentos em tarefas cooperativas. Usuários podem estender o código para testar novas funções de recompensa, integrar novos ambientes e comparar com algoritmos RL multiagente estabelecidos.

Noema Declarative AI permite que desenvolvedores e pesquisadores especifiquem agentes de IA e seus fluxos de trabalho de maneira de alto nível e declarativa. Escrevendo arquivos de configuração em YAML ou JSON, você define agentes, prompts, ferramentas e módulos de memória. A execução do Noema então analisa essas definições, carrega modelos de linguagem, executa cada etapa do pipeline, gerencia o estado e o contexto, e retorna resultados estruturados. Essa abordagem reduz o boilerplate, melhora a reprodutibilidade e separa a lógica da execução, tornando-o ideal para prototipagem de chatbots, scripts de automação e experimentos de pesquisa.