micro-agent fornece um conjunto minimalista mas poderoso de abstrações para criar agentes de IA autônomos. Construído em TypeScript, ele funciona perfeitamente tanto em navegadores quanto em ambientes Node.js, permitindo definir agentes com modelos de prompts personalizados, lógica de decisão e integrações de ferramentas extensíveis. Os agentes podem utilizar raciocínio em cadeia, interagir com APIs externas e manter memória conversacional ou específica da tarefa. A biblioteca inclui utilitários para lidar com respostas de API, gerenciamento de erros e persistência de sessões. Com o micro-agent, os desenvolvedores podem prototipar e implantar agentes para várias tarefas — como automação de fluxos de trabalho, construção de interfaces conversacionais ou orquestração de pipelines de processamento de dados — sem a sobrecarga de frameworks maiores. Seu design modular e API clara facilitam a extensão e integração às aplicações existentes.

O DocGPT foi projetado para simplificar a extração de informações e perguntas e respostas a partir de documentos, fornecendo uma interface de conversação fluida. Os usuários podem fazer o upload de documentos em formatos PDF, Word ou PowerPoint, que são processados usando analisadores de texto. O conteúdo é dividido em pedaços e embutido usando os modelos de embeddings da OpenAI, armazenados em um banco de dados vetorial como FAISS ou Pinecone. Quando um usuário envia uma consulta, o DocGPT recupera os trechos de texto mais relevantes via pesquisa de similaridade e usa o ChatGPT para gerar respostas precisas com base no contexto. Conta com chat interativo, sumarização de documentos, prompts personalizáveis para necessidades específicas de domínio, e é construído em Python com uma interface Streamlit para fácil implantação e extensibilidade.