Crawlr é um agente de IA de código aberto baseado em CLI, desenvolvido para agilizar o processo de ingestão de informações baseadas na web em bancos de dados de conhecimento estruturados. Utilizando modelos GPT-3.5/4 da OpenAI, ele navega por URLs especificados, limpa e segmenta HTML bruto em segmentos de texto significativos, gera resumos concisos e cria incorporação vetorial para busca semântica eficiente. A ferramenta suporta configuração da profundidade de rastreamento, filtros de domínio e tamanhos de segmentos, permitindo aos usuários adaptar pipelines de ingestão às necessidades do projeto. Automatizando a descoberta de links e o processamento de conteúdo, Crawlr reduz esforços manuais, acelera a criação de sistemas FAQ, chatbots e arquivos de pesquisa, além de se integrar perfeitamente a bancos de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate ou instalações locais de SQLite. Seu design modular permite fácil extensão com analisadores personalizados e provedores de incorporação.

Agentic Shared Memory fornece uma solução robusta para gerenciamento de dados contextuais em ambientes multi-agente movidos por IA. Aproveitando embeddings vetoriais e estruturas de dados eficientes, ela armazena observações, decisões e transições de estado dos agentes, permitindo recuperação e atualização de contexto de forma contínua. Os agentes podem consultar a memória compartilhada para acessar interações passadas ou conhecimento global, promovendo comportamentos coerentes e resolução colaborativa de problemas. A biblioteca suporta integração plug-and-play com frameworks populares de IA como LangChain ou orquestradores de agentes personalizados, oferecendo estratégias de retenção personalizáveis, janelas de contexto e funções de busca. Ao abstrair o gerenciamento de memória, os desenvolvedores podem focar na lógica do agente, garantindo manipulação escalável e consistente de memória em implantações distribuídas ou centralizadas. Isso melhora o desempenho geral do sistema, reduz cálculos redundantes e aumenta a inteligência dos agentes ao longo do tempo.