Hyperpocket é um motor de inferência modular que permite aos desenvolvedores importar modelos de linguagem grandes pré-treinados, convertê-los em formatos otimizados e executá-los localmente com dependências mínimas. Suporta técnicas de quantização para reduzir o tamanho do modelo e acelerar o desempenho em CPUs e dispositivos baseados em ARM. O framework expõe interfaces tanto em C++ quanto em Python, possibilitando integração fácil em aplicações e pipelines existentes. Hyperpocket gerencia automaticamente alocação de memória, tokenização e agrupamento para fornecer respostas com latência baixa consistente. Seu design multiplataforma significa que o mesmo modelo pode rodar em Windows, Linux, macOS e sistemas embarcados sem modificações. Isso torna o Hyperpocket ideal para implementar chatbots focados na privacidade, análise de dados offline e ferramentas de IA personalizadas em hardware de borda.

SegAgent é uma estrutura em Python que orquestra agentes de IA para realizar segmentação semântica de imagens por meio de interação em linguagem natural. Combinando a compreensão da linguagem baseada em GPT com o Segment Anything Model (SAM), converte prompts do usuário — como "segmentar a região do tumor" ou "refinar as bordas" — em máscaras precisas. O agente mantém o contexto da conversa, suporta a refinação iterativa dos resultados de segmentação e pode incorporar modelos personalizados ou etapas de pós-processamento. Oferece uma API extensível, ferramentas de linha de comando e exemplos em notebooks Jupyter. SegAgent acelera os fluxos de trabalho de anotação, reduz o esforço manual de traçado e permite que os desenvolvedores integrem capacidades de segmentação conversacional em pipelines ou aplicações mais amplas.