LifelongAgentBench foi projetado para simular ambientes de aprendizagem contínua do mundo real, permitindo que os desenvolvedores testem agentes de IA em uma sequência de tarefas em evolução. A estrutura oferece uma API plug-and-play para definir novos cenários, carregar conjuntos de dados e configurar políticas de gerenciamento de memória. Módulos de avaliação integrados calculam métricas como transferência futura, transferência backward, taxa de esquecimento e desempenho acumulado. Os usuários podem implantar implementações de base ou integrar agentes proprietários, facilitando comparações diretas sob condições idênticas. Os resultados são exportados como relatórios padronizados, com gráficos e tabelas interativos. A arquitetura modular suporta extensões com carregadores de dados personalizados, métricas e plugins de visualização, garantindo que pesquisadores e engenheiros possam adaptar a plataforma a diferentes domínios de aplicação.

ResearchAgent aproveita grandes modelos de linguagem para conduzir pesquisas automatizadas em bancos de dados online e fontes web. Usuários fornecem uma consulta de pesquisa, e o agente executa buscas, coleta metadados de documentos, extrai resumos, destaca descobertas importantes e gera resumos organizados com citações. Suporta pipelines configuráveis, integração com APIs, análise de PDFs e exportação para Markdown ou JSON para análises ou relatórios adicionais.