Manus JS — это клиентская библиотека JavaScript, которая внедряет интеллектуального исследовательского помощника в любую веб-страницу. Анализирует и понимает HTML-контент, затем использует ИИ для генерирования резюме статей, ответов на конкретные вопросы с ссылками, извлечения именованных сущностей и создания списков цитат в различных форматах. Разработчики могут настраивать пользовательские подсказки, источники данных и интерфейсные компоненты для брендирования. Manus JS работает офлайн с кешированным содержимым и подключается к API ИИ для живых исследований, что делает его подходящим для академических портфолио, сайтов новостных агрегаторов или платформ баз знаний, желающих предоставлять пользователям мгновенные инсайты.

Ducky позволяет командам создавать, обучать и разворачивать пользовательских AI-агентов без написания кода. Вы можете импортировать документы, таблицы или записи CRM как источники знаний и настраивать распознавание намерений, извлечение сущностей и многозначные рабочие процессы с помощью интерфейса drag-and-drop. Ducky поддерживает интеграцию с REST API, базами данных и вебхуками, а также осуществляет мультиканальное развертывание через веб-виджеты чата, Slack и расширение Chrome. Аналитика в реальном времени дает представление о объеме разговоров, удовлетворенности пользователей и эффективности агентов. Контроль доступа на основе ролей и управление версиями обеспечивают корпоративное управление и позволяют быстро внедрять итерации.

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.