Cognify позволяет пользователям определять цели Data Science и поручать AI-агентам выполнение сложных задач. Агенты могут писать и отлаживать код, подключаться к базам данных для получения инсайтов, создавать интерактивные визуализации и даже экспортировать отчеты. Благодаря архитектуре плагинов пользователи могут расширять функциональность для работы с собственными API, системами планирования и облачными сервисами. Cognify обеспечивает воспроизводимость, функции совместной работы и логирование для отслеживания решений и вывода агентов, что делает его подходящим для быстрого прототипирования и рабочих процессов в производстве.

Collective Knowledge — это расширение для Chrome, которое позволяет пользователям аннотировать любую веб-страницу с соответствующими исследовательскими работами, фрагментами кода и воспроизводимыми результатами. Оно также позволяет создавать портативные рабочие процессы и повторно используемые артефакты, объединяя информацию из различных источников прямо в вашем браузере. Этот инструмент облегчает ссылку на важные материалы, эффективное сотрудничество и поддержание ясности в исследовательских усилиях или проектных задачах. Идеально подходит как для академических, так и для профессиональных условий, оно повышает продуктивность, сохраняя актуальную информацию под рукой.

Data Analysis LLM Agent — это самодостаточный пакет Python, интегрирующийся с OpenAI и другими API LLM для автоматизации полного цикла исследования данных. Предоставив набор данных (CSV, JSON, Excel или подключение к базе данных), он генерирует код для очистки данных, создания признаков, исследовательской визуализации (гистограммы, диаграммы рассеяния, матрицы корреляции) и статистических сводок. Он интерпретирует запросы на естественном языке для динамического выполнения анализа, обновления визуализаций и создания повествовательных отчетов. Пользователи получают воспроизводимый Python-код и возможность взаимодействовать через диалог, что позволяет как программистам, так и непрофессионалам эффективно и в соответствии с требованиями принимать инсайты.

MARFT — это основанный на Python инструмент для больших языковых моделей (LLM), позволяющий воспроизводить эксперименты и быстро прототипировать системы совместного ИИ.

Multiagent-Prediction-Reward — это исследовательский каркас, объединяющий предсказательные модели и механизмы распределения наград для многог агентного обучения с усилением. В его состав входят оболочки окружения, нейронные модули для прогнозирования действий сверстников и настраиваемая логика маршрутизации наград, адаптирующаяся к результатам работы агентов. Репозиторий содержит конфигурационные файлы, образцовые скрипты и панели оценки для проведения экспериментов по совместным задачам. Пользователи могут расширять код для тестирования новых функций наград, интеграции новых окружений и сравнения с существующими алгоритмами RL для множественных агентов.

Noema Declarative AI позволяет разработчикам и исследователям указывать AI-агентов и их рабочие процессы в высокоуровневой декларативной манере. Создавая конфигурационные файлы YAML или JSON, вы задаёте агентов, промты, инструменты и модули памяти. Время выполнения Noema парсит эти определения, загружает языковые модели, выполняет каждый шаг вашего пайплайна, управляет состоянием и контекстом, а также возвращает структурированные результаты. Такой подход сокращает объём шаблонного кода, повышает воспроизводимость и разделяет логику и выполнение, что делает его отличным для прототипирования чатботов, сценариев автоматизации и исследовательских экспериментов.