CamelAGI é uma estrutura de código aberto projetada para simplificar a criação de agentes autônomos de IA. Apresenta uma arquitetura de plugin para ferramentas personalizadas, integração de memória de longo prazo para persistência de contexto e suporte para vários modelos de linguagem grande como GPT-4 e Llama 2. Através de módulos de planejamento e execução explícitos, os agentes podem decompor tarefas, chamar APIs externas e se adaptar ao longo do tempo. A extensibilidade do CamelAGI e sua abordagem orientada pela comunidade o tornam adequado para protótipos de pesquisa, sistemas de produção e projetos educacionais.

Virtual Scientists utiliza modelos de linguagem baseados em GPT para criar Agentes de IA especializados que replicam cientistas especializados em várias áreas. Cada pesquisador virtual é configurado com engenharia de prompt personalizada para fornecer respostas precisas e conscientes do contexto, propor protocolos experimentais, interpretar dados científicos e gerar insights. Os usuários selecionam uma persona científica, inserem suas perguntas ou detalhes do projeto e recebem orientações detalhadas específicas da disciplina, apoiadas por referências e raciocínio para fins educativos ou de pesquisa. A plataforma é hospedada no GitHub Pages e é totalmente de código aberto. A base de código suporta fácil personalização e extensão de novas personas científicas modificando os arquivos de configuração JSON. Ideal para pesquisa colaborativa, demonstrações de ensino ou estudos pessoais, Virtual Scientists une o gap entre modelos de linguagem de IA e resolução prática de problemas científicos, oferecendo um ambiente dinâmico e interativo para explorar tópicos complexos com orientação de especialistas.