MemU — это агентный слой памяти, созданный для работы в качестве интеллектуальной и автономной файловой системы для AI-компаньонов, преобразующий управление памятью за счет организации, связывания и постоянного улучшения сохранённых данных. Он интегрируется с основными LLM, такими как OpenAI и Anthropic, улучшая способность AI эффективно запоминать и вспоминать беседы и знания, оптимизируя производительность AI-агента и опыт пользователя.

Mindcore Labs предоставляет среду без кода и дружественную для разработчиков для разработки и запуска ИИ-агентов. В системе используется граф памяти знаний, который сохраняет контекст со временем, поддерживаются загрузка документов и источников данных, а также интеграция с внешними API и плагинами. Пользователи могут настраивать агентов через интуитивно понятный интерфейс или CLI, тестировать их в режиме реального времени и развертывать на продуктивных конечных точках. Встроенный мониторинг и аналитика помогают отслеживать производительность и оптимизировать поведение агентов.

TiDB — это интегрированное решение для баз данных, адаптированное для приложений ИИ. Оно поддерживает векторный поиск, поиск семантических графов знаний и управление операционными данными. Его серверная архитектура обеспечивает надежность и масштабируемость, исключая необходимость в ручной синхронизации данных и управлении несколькими хранилищами данных. С такими корпоративными функциями, как управление доступом на основе ролей, шифрование и высокая доступность, TiDB идеально подходит для готовых к производству приложений ИИ, которые требуют производительности, безопасности и удобства в использовании. Совместимость платформы TiDB охватывает как облачные, так и локальные развертывания, что делает ее универсальной для различных инфраструктурных потребностей.

GraphSignal — это платформа интеллекта графа, управляемая ИИ, которая беспрепятственно интегрирует векторные embedding и структуры графа знаний. Пользователи могут подключать источники данных, автоматически создавать embeddings с помощью встроенных или пользовательских моделей и индексировать узлы и рёбра для семантических запросов в реальном времени. Платформа предлагает RESTful API и SDK для выполнения расширенного анализа графов, поиска по сходству, рекомендаций и задач вопросов-ответов на подключённых данных. Ее динамические инструменты визуализации помогают командам исследовать связи и получать практические инсайты из сложных сетей.

Research Navigator — это инструмент на базе ИИ, автоматизирующий задачи обзора литературы для исследователей, студентов и профессионалов. Используя современные NLP и графы знаний, он ищет и фильтрует подходящие научные публикации по запросам пользователей. Он извлекает основные пункты, методологии и результаты, чтобы создавать краткие обзоры, выделять различия между исследованиями и предоставлять совместные сравнения. Платформа поддерживает экспорт цитат в различных форматах и интегрируется с существующими рабочими процессами через API или CLI. С помощью настраиваемых параметров поиска пользователи могут фокусироваться на определенных областях, годах публикации или ключевых словах. Также агент сохраняет память сессий, что позволяет делать повторные запросы и постепенно уточнять темы исследования.

Работа агента начинается с получения исследовательского запроса, затем — выполнение веб-поиска через API Google Serp. Он сканирует URL-адреса результатов, извлекает образцы кода и текстовый контент, применяет обработку естественного языка для суммирования и строит граф знаний ключевых концепций. Используя OpenAI GPT, он синтезирует выводы в связные технические отчеты в формате markdown. Поддерживается настройка глубины поиска, детализации суммирования и шаблонов вывода. Встроенный кеширование и параллельная обработка позволяют ускорить крупномасштабные обзоры литературы, исследования API и конкурентный анализ, помогая пользователям быстро выявлять тренды, лучшие практики и релевантные примеры кода для оценки технологий.

Cortexon преобразует корпоративные данные в умных, контекстно-зависимых AI-агентов. Платформа загружает документы из различных источников — таких как PDF, Word и базы данных — с помощью современных методов вставки и семантической индексации. Она создает граф знаний, который обеспечивает интерфейс на естественном языке, позволяющий безупречно отвечать на вопросы и оказывать поддержку в принятии решений. Пользователи могут настраивать сценарии диалогов, определять шаблоны ответов и интегрировать агента в сайты, чат-приложения или внутренние инструменты с помощью REST API и SDK. Cortexon также предлагает аналитические инструменты для мониторинга взаимодействия пользователей и оптимизации производительности. Его безопасная, масштабируемая инфраструктура обеспечивает конфиденциальность данных и соответствие требованиям, делая его подходящим для автоматизации поддержки клиентов, внутреннего управления знаниями, автоматизации продаж и ускорения исследований в различных отраслях.

Deep Research для Obsidian интегрируется с OpenAI, чтобы обеспечить интеллектуального помощника по исследованиям. Он может выполнять запросы к академическим базам данных и интернету, обрабатывать PDF-файлы и метаданные, создавать краткие обзоры, выделять недостающие связи в вашей графике знаний и предлагать маршрут исследования для углубления. Все результаты сохраняются в виде заметок Markdown с цитатами, что обеспечивает бесшовную интеграцию с вашим рабочим процессом заметок.

Graphium — это фреймворк оркестрации графов знаний и LLM, который поддерживает загрузку структурированных данных, создание семантических внедрений и гибридный поиск для Q&A и чата. Он интегрируется с популярными LLM, графовыми базами данных и векторными хранилищами, чтобы обеспечить объяснимых AI-агентов на основе графов. Пользователи могут визуализировать структуры графов, запрашивать отношения и использовать многоступенчатое логическое мышление. Предоставляет RESTful API, SDK и веб-интерфейс для управления пайплайнами, мониторинга запросов и настройки подсказок, что делает его идеальным для корпоративного управления знаниями и исследовательских задач.

Graph_RAG — это фреймворк на базе Python, предназначенный для построения и выполнения запросов к графам знаний для поиска с усилением генерации (RAG). Он поддерживает импорт неструктурированных документов, автоматическое извлечение сущностей и отношений с помощью LLM или инструментов NLP, а также хранение данных в графовых базах, таких как Neo4j. С помощью Graph_RAG разработчики могут создавать связанные графы знаний, выполнять семантические запросы к графу для определения релевантных узлов и путей и подавать полученный контекст в подсказки LLM. Фреймворк предоставляет модульные конвейеры, настраиваемые компоненты и примеры интеграции для облегчения разработки полноценных приложений RAG, повышая точность ответов и их интерпретируемость за счет структурированного представления знаний.

InLinks это комплексная платформа семантического SEO на основе сущностей, использующая собственный семантический анализатор и граф знаний. Она помогает пользователям точно оптимизировать контент для поисковых систем, автоматизируя внутренние ссылки, проводя аудит существующего контента и предлагая обоснованные контентные брифы. Этот инструмент создан для упрощения и оптимизации контента, способствуя лучшему пониманию его поисковыми системами и в конечном итоге улучшая ранжирование сайта.

Knowledge-Discovery-Agents предоставляет модульный набор заранее созданных и настраиваемых ИИ агентов, предназначенных для извлечения структурированных данных из PDF, CSV, веб-сайтов и других источников. Он интегрируется с LangChain для управления инструментами, поддерживает цепочки задач, такие как упаковка веб-страниц, генерация эмбеддингов, семантический поиск и создание графов знаний. Пользователи могут определять рабочие процессы агентов, добавлять новые загрузчики данных и внедрять ботов QA или аналитические пайплайны. С минимальным количеством шаблонного кода он ускоряет прототипирование, исследование данных и автоматическое создание отчетов в исследованиях и бизнесе.

LangGraph-Chatchat выступает в роли плагина управления памятью для фреймворка ChatChat, использующий модель графовой базы данных LangGraph для хранения и извлечения контекста диалога. В процессе работы пользовательский ввод и ответы агента преобразуются в семантические узлы с связями, формируя полную графу знаний. Эта структура позволяет эффективно выполнять запросы по сходству, ключевым словам или пользовательским фильтрам. Плагин поддерживает настройку сохранения памяти, слияния узлов и политики TTL, обеспечивая сохранение релевантного контекста без излишнего нагромождения. Благодаря встроенным сериализаторам и адаптерам, LangGraph-Chatchat легко интегрируется в развертывания ChatChat, предоставляя разработчикам надежное решение для создания ИИ-агентов с долговременной памятью, повышенной релевантностью ответов и обработкой сложных диалогов.