ResearchGPT automatiza fluxos de trabalho de pesquisa acadêmica do início ao fim, integrando recuperação de artigos, análise de PDFs, extração de textos baseada em NLP e sumarização alimentada por GPT-4. Começando com um tópico de pesquisa definido pelo usuário, consulta as APIs Semantic Scholar e arXiv para reunir artigos relevantes, baixa e analisa conteúdos PDF e utiliza GPT-4 para destilar conceitos-chave, metodologias e resultados. O agente compila insights de artigos individuais em um relatório coeso e estruturado, suportando exportações nos formatos Markdown ou PDF. Opções avançadas de configuração permitem que os usuários ajustem filtros de busca, definam prompts de sumário personalizados e modifiquem estilos de saída. Ao orquestrar esses passos, o ResearchGPT reduz esforço manual, acelera revisões de literatura e garante cobertura abrangente de fontes acadêmicas.

Sherpa da CartographAI é uma estrutura de agente baseada em Python projetada para agilizar a criação de assistentes inteligentes e fluxos de trabalho automatizados. Permite aos desenvolvedores definir agentes que podem interpretar a entrada do usuário, selecionar endpoints LLM apropriados ou APIs externas, e orquestrar tarefas complexas como sumarização de documentos, recuperação de dados e perguntas e respostas conversacionais. Com sua arquitetura de plugins, Sherpa suporta fácil integração de ferramentas personalizadas, bancos de memória e estratégias de roteamento para otimizar relevância de resposta e custo. Os usuários podem configurar pipelines de múltiplos passos, onde cada módulo desempenha uma função distinta — como busca semântica, análise de texto ou geração de código — enquanto Sherpa gerencia a propagação de contexto e lógica de fallback. Essa abordagem modular acelera o desenvolvimento de protótipos, melhora a manutenção e capacita equipes a construir soluções de IA escaláveis para diversas aplicações.

No seu núcleo, Memary fornece um sistema modular de gerenciamento de memória adaptado para agentes de modelos de linguagem grande. Ao abstrair as interações de memória por meio de uma API comum, ele suporta múltiplos backends de armazenamento, incluindo dicionários em memória, Redis para cache distribuído e armazenamentos vetoriais como Pinecone ou FAISS para busca semântica. Os usuários podem definir memórias baseadas em esquemas (episódicas, semânticas ou de longo prazo) e utilizar modelos de embedding para preencher automaticamente os armazenamentos vetoriais. Funções de recuperação permitem uma recordação relevante do contexto durante conversas, aprimorando as respostas dos agentes com interações passadas ou dados específicos de domínio. Projetado para extensibilidade, Memary pode integrar backends de memória personalizados e funções de embedding, sendo ideal para desenvolver aplicações robustas e com estado, como assistentes virtuais, bots de atendimento ao cliente e ferramentas de pesquisa que exigem conhecimento persistente ao longo do tempo.

Graphium é um framework de orquestração de gráficos de conhecimento e LLM que suporta ingestão de dados estruturados, criação de embeddings semânticos e recuperação híbrida para perguntas e respostas e chat. Ele se integra com LLMs populares, bancos de dados de grafos e armazéns vetoriais para possibilitar agentes de IA explicáveis e alimentados por grafos. Usuários podem visualizar estruturas de grafo, consultar relacionamentos e empregar raciocínio de múltiplos saltos. Oferece APIs RESTful, SDKs e uma interface web para gestão de pipelines, monitoramento de consultas e personalização de prompts, tornando-se ideal para gestão de conhecimento empresarial e aplicações de pesquisa.