Research Navigator é uma ferramenta orientada por IA que automatiza tarefas de revisão de literatura para pesquisadores, estudantes e profissionais. Utilizando tecnologias avançadas de NLP e grafos de conhecimento, ela recupera e filtra artigos científicos relevantes com base em consultas definidas pelo usuário. Ela extrai pontos importantes, metodologias e resultados para gerar resumos concisos, destacando diferenças entre estudos e fornecendo comparações lado a lado. A plataforma suporta exportação de citações em vários formatos e integra-se aos fluxos de trabalho existentes via API ou CLI. Com parâmetros de pesquisa personalizáveis, os usuários podem focar em domínios específicos, anos de publicação ou palavras-chave. O agente também mantém memória baseada em sessão, permitindo consultas de acompanhamento e refinamento incremental dos tópicos de pesquisa.

O Videmak Research AI é uma ferramenta acadêmica avançada que utiliza inteligência artificial para otimizar o fluxo de trabalho da pesquisa. Ele oferece ferramentas personalizadas, como busca de literatura, redação de artigos, geração de propostas, autocitações e análise de dados. Projetado para eficiência, o Videmak permite que pesquisadores produzam rapidamente conteúdo de alta qualidade, gerenciem projetos e colaborem com equipes. Com recursos como chatbots de IA, verificadores gramaticais e reescritores de conteúdo, o Videmak garante que suas tarefas de pesquisa sejam concluídas com rapidez e precisão. Essa plataforma suporta geração de conteúdo multilíngue e oferece templates abrangentes para diversas necessidades de pesquisa.

Multiagent_system oferece um kit completo para construir e gerenciar ambientes multiagente. Os usuários podem definir cenários de simulação personalizados, especificar comportamentos de agentes e aproveitar algoritmos pré-implementados como DQN, PPO e MADDPG. A estrutura suporta treinamentos síncronos e assíncronos, permitindo que os agentes interajam em paralelo ou em configurações por rodada. Módulos de comunicação integrados facilitam a passagem de mensagens entre agentes para estratégias cooperativas. A configuração de experimentos é simplificada por arquivos YAML, e os resultados são automaticamente registrados em CSV ou TensorBoard. Scripts de visualização ajudam a interpretar trajetórias de agentes, evolução de recompensas e padrões de comunicação. Projetado para fluxos de trabalho de pesquisa e produção, o Multiagent_system escala perfeitamente de protótipos em uma única máquina até treinamentos distribuídos em clusters GPU.