Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent предназначен для автоматизации полного рабочего процесса исследований, объединяя приемы веб-скрейпинга с возможностями больших языковых моделей. Пользователи задают целевые области, определяют шаблоны URL или поисковые запросы и устанавливают правила парсинга с помощью BeautifulSoup или аналогичных библиотек. Текущий фреймворк управляет HTTP-запросами для извлечения исходного текста, таблиц или метаданных, а затем передает содержимое в LLM для задач, таких как суммирование, кластеризация тем, Q&A или нормализация данных. Поддерживает итерационные циклы, когда выходные данные LLM направляют последующие задачи скрейпинга, что позволяет осуществлять глубокий анализ связанных источников. Встроенное кеширование, обработка ошибок и настраиваемые шаблоны подсказок делают этот агент идеальным для обзоров научной литературы, конкурентной разведки и автоматизации рыночных исследований.

LLMFlow предлагает декларативный способ проектирования, тестирования и развертывания сложных рабочих процессов языковых моделей. Разработчики создают узлы, представляющие подсказки или действия, затем связывают их в потоки, которые могут ветвиться в зависимости от условий или результатов внешних инструментов. Встроенное управление памятью отслеживает контекст между шагами, а адаптеры позволяют беспрепятственно интегрировать OpenAI, Hugging Face и другие. Возможности расширяются с помощью плагинов для пользовательских инструментов или источников данных. Процессы могут выполняться локально, в контейнерах или как безсерверные функции. Примеры использования включают создание диалоговых ассистентов, автоматическую генерацию отчетов и извлечение данных — всё с прозрачным выполнением и логированием.

Virtual Scientists V2 — это модульная структура AI-агентов, предназначенная для научных исследований. Она определяет нескольких виртуальных ученых — химика, физика, биолога и специалиста по данным, — каждый с доменно-специфическими знаниями и интеграциями инструментов. Эти агенты используют LangChain для координации API-запросов к таким источникам, как Semantic Scholar, ArXiv и веб-поиск, обеспечивая автоматизированный сбор литературы, контекстный анализ и извлечение данных. Пользователи программируют задачи, указывая цели исследований; агенты самостоятельно собирают статьи, резюмируют методы и результаты, разрабатывают экспериментальные протоколы, создают гипотезы и формируют структурированные отчеты. Framework поддерживает плагины для пользовательских инструментов и рабочих процессов, облегчая расширяемость. Автоматизируя повторяющиеся задачи, Virtual Scientists V2 ускоряет получение инсайтов и снижает ручной труд в многодисциплинарных проектах.

Agent Script обеспечивает декларативный слой сценариев поверх крупных языковых моделей, позволяя писать YAML или JSON-скрипты, определяющие рабочие процессы агента, вызовы инструментов и использование памяти. Можно подключать OpenAI, локальные LLM или другие провайдеры, подключать внешние API в качестве инструментов и настраивать хранилища памяти для долгосрочного хранения. Фреймворк управляет управлением контекстом, асинхронным выполнением и подробным логированием по умолчанию. С минимальным количеством кода можно прототипировать чат-боты, RPA-процессы, агенты по извлечению данных или пользовательские циклы управления, что облегчает разработку, тестирование и развертывание автоматизаций на базе ИИ.