Sherpa от CartographAI — это фреймворк на базе Python, предназначенный для упрощения создания интеллектуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов. Он позволяет разработчикам определять агентов, способных интерпретировать ввод пользователя, выбирать подходящие конечные точки LLM или внешние API, а также управлять сложными задачами, такими как суммирование документов, получение данных и диалоговые вопросы и ответы. Благодаря архитектуре на основе плагинов, Sherpa поддерживает легкую интеграцию собственных инструментов, хранилищ памяти и стратегий маршрутизации для оптимизации релевантности ответов и затрат. Пользователи могут настраивать многоступенчатые конвейеры, где каждый модуль выполняет отдельную функцию — например, семантический поиск, анализ текста или генерацию кода — а Sherpa управляет распространением контекста и логикой отказов. Такой модульный подход ускоряет создание прототипов, повышает удобство обслуживания и позволяет командам создавать масштабируемые AI-решения для различных задач.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) обеспечивает модульную структуру, в которой агентов с LLM планируют и выполняют рабочие процессы IR автономно. Можно задавать роли агентов — такие как генерирующий запрос, извлекающий документы и создающий резюме — в настраиваемых последовательностях. Агенты могут получать сырой текст, уточнять запросы на основе промежуточных результатов и объединять извлеченные фрагменты в краткие сводки. Платформа поддерживает многошаговые процессы, включающие итеративный поиск в сети, загрузку данных через API и обработку локальных документов. Разработчики могут настраивать параметры агентов, подключать разные LLM и тонко настраивать политики поведения. AgenticIR также обеспечивает логирование, обработку ошибок и параллельное выполнение агентов для ускорения масштабных задач по сбору информации. При минимальной настройке кода исследователи и инженеры могут прототипировать и запускать автономные системы поиска.