MindSearch fornece uma arquitetura modular de Geração Aumentada por Recuperação projetada para aprimorar grandes modelos de linguagem com acesso a conhecimento em tempo real. Conectando-se a várias fontes de dados, incluindo sistemas de arquivos locais, armazéns de documentos e bancos de dados vetoriais na nuvem, MindSearch indexa e incorpora documentos usando modelos de embedding configuráveis. Durante a execução, recupera o contexto mais relevante, reclassifica resultados usando funções de pontuação personalizáveis e monta um prompt abrangente para que os LLM gerem respostas precisas. Também suporta caching, tipos de dados multimodais e pipelines combinando múltiplos recuperadores. A API flexível do MindSearch permite aos desenvolvedores ajustar parâmetros de embedding, estratégias de recuperação, métodos de fragmentação e templates de prompt. Seja construindo assistentes de IA conversacionais, sistemas de perguntas e respostas ou chatbots específicos de domínio, o MindSearch simplifica a integração do conhecimento externo em aplicações baseadas em LLM.

O Agente de IA com MCP é uma estrutura abrangente projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA avançados capazes de manter o contexto de longo prazo, realizar raciocínio de várias etapas e adaptar estratégias com base na memória. Ele usa um design modular composto por Gerenciador de Memória, Planejador Condicional e Gerenciador de Prompt, permitindo integrações personalizadas e extensões com vários LLMs. O Gerenciador de Memória armazena persistentemente interações passadas, garantindo retenção de contexto. O Planejador Condicional avalia condições em cada passo e seleciona dinamicamente a próxima ação. O Gerenciador de Prompt formata entradas e encadeia tarefas de forma fluida. Desenvolvido em Python, integra-se com modelos GPT da OpenAI via API, suporta geração aprimorada por recuperação e facilita agentes conversacionais, automação de tarefas ou sistemas de suporte à decisão. Documentação extensa e exemplos orientam os usuários na configuração e personalização.

O Agente MultiModal de Solana é uma estrutura de código aberto que combina modelos avançados de IA—GPT para texto, DALL·E para imagens, Whisper para transcrição e síntese de áudio, além de geração de vídeo—com a blockchain Solana. Oferece uma arquitetura modular de servidor e API RESTful, aplicando pagamentos em SOL por solicitação na cadeia. Desenvolvedores configuram sua carteira de Solana e credenciais da OpenAI, implantam o agente e enviam solicitações multimodais via UI ou API. Respostas são entregues com recibos de transação associados. Este design suporta micropagamentos, auditabilidade e serviços de IA descentralizados, ideais para dApps Web3 e plataformas de conteúdo criativo.