Очередь автоматизации запросов ChatGPT - это расширение для Chrome, разработанное для автоматизации ваших рабочих процессов ChatGPT. Оно позволяет сохранять и повторно использовать последовательности запросов для ChatGPT, отправляя их автоматически по одной. Это расширение поддерживает несколько версий GPT и работает на всех операционных системах через Chrome. Идеально подходит для блоггеров, исследователей, создателей контента и разработчиков, оно помогает автоматизировать общие задачи, делая вашу работу более эффективной и экономящей время.

Deep Research Agent использует модели GPT от OpenAI для выполнения расширенного поиска документов и анализа. Пользователи настраивают источники данных (например, PubMed, arXiv), определяют запросы и получают легкоусвояемые обзоры, подчеркивающие методы, результаты и основные аргументы. Поддерживаются сравнение нескольких документов, извлечение цитат и интерактивные сессии вопросов и ответов. Модульная архитектура позволяет интегрировать собственные модули, NLP-пайплайны и форматы экспорта, такие как markdown или JSON. Благодаря встроенному расписанию он может периодически обновлять обзоры литературы, выявлять новые тенденции исследований и генерировать отчеты. Идеально подходит для исследовательских команд, ученых и отраслевых аналитиков, желающих снизить ручное время чтения и повысить качество поиска инсайтов в больших научных корпусах.

Agentic Kernel предлагает раздельную архитектуру для построения AI-агентов путём композиции переиспользуемых компонентов. Разработчики могут определять планировочные пайплайны для разбивки целей, настраивать короткосрочные и долгосрочные хранилища памяти с помощью embedding или файловых бэкендов, а также регистрировать внешние инструменты или API для выполнения действий. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, циклы отражения агента и встроенное планирование для управления рабочими потоками. Его модульный дизайн совместим с любым поставщиком LLM и пользовательскими компонентами, что обеспечивает возможность использования, например, в чат-ботах, автоматизации исследований и обработки данных. Благодаря прозрачной регистрации логов, управлению состоянием и простоте интеграции, Agentic Kernel ускоряет разработку с возможностью масштабирования и поддержки в AI-решениях.

Autonomais — модульная структура ИИ-агентов, предназначенная для полной автономии в планировании и выполнении задач. Она использует крупные языковые модели для генерации планов, управляет действиями через настраиваемый конвейер и хранит контекст в модулях памяти для согласованного многозначного рассуждения. Разработчики могут подключать внешние инструменты, такие как веб-скрейперы, базы данных и API, определять собственные обработчики действий и настраивать поведение агента с помощью конфигурируемых навыков. Эта платформа поддерживает логирование, обработку ошибок и пошаговую отладку, обеспечивая надежную автоматизацию задач исследований, анализа данных и веб-взаимодействий. Благодаря расширяемой архитектуре на базе плагинов, Autonomais быстро развивает специализированных агентов, способных принимать сложные решения и использовать инструменты динамически.

Multi-Agent-LLM предназначен для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов на базе больших языковых моделей. Пользователи могут определять отдельных агентов с уникальными персонажами, хранилищем памяти и встроенными внешними инструментами или API. Централизованный AgentManager управляет циклами коммуникации, позволяя агентам обмениваться сообщениями в общей среде и совместно достигать сложных целей. Фреймворк поддерживает замену провайдеров LLM (например, OpenAI, Hugging Face), гибкие шаблоны запросов, истории разговоров и пошаговые контексты инструментов. Разработчикам доступны встроенные утилиты для логирования, обработки ошибок и динамического создания агентов, что позволяет масштабировать автоматизацию многоступенчатых рабочих процессов, исследовательских задач и пайплайнов принятия решений.