O Aurora fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA gerativa que podem lidar autonomamente com tarefas complexas através de planejamento e execução iterativos. Composto por um componente Planner que decompõe objetivos de alto nível em passos acionáveis, um Executor que invoca esses passos usando modelos de linguagem de grande porte, e uma camada de integração de ferramentas para conectar APIs, bancos de dados ou funções personalizadas. O Aurora também inclui gerenciamento de memória para retenção de contexto e capacidades de replanejamento dinâmico para ajustar-se a novas informações. Com prompts personalizáveis e módulos plug-and-play, os desenvolvedores podem prototipar rapidamente agentes de IA para tarefas como geração de conteúdo, pesquisa, suporte ao cliente ou automação de processos, mantendo controle total sobre os fluxos de trabalho e a lógica de decisão do agente.

A Tradução Automática com Agentes de IA é uma estrutura de código aberto destinada a pesquisa e desenvolvimento em tradução automática. Orquestra três agentes principais — gerador, avaliador e refinador — para produzir, avaliar e aprimorar traduções colaborativamente. Baseada em PyTorch e modelos de transformadores, suporta pré-treinamento supervisionado, otimização por aprendizado por reforço e políticas de agentes configuráveis. Usuários podem fazer benchmarking em conjuntos de dados padrão, acompanhar pontuações BLEU e estender o pipeline com agentes personalizados ou funções de recompensa para explorar colaboração entre agentes em tarefas de tradução.