Работа агента начинается с получения исследовательского запроса, затем — выполнение веб-поиска через API Google Serp. Он сканирует URL-адреса результатов, извлекает образцы кода и текстовый контент, применяет обработку естественного языка для суммирования и строит граф знаний ключевых концепций. Используя OpenAI GPT, он синтезирует выводы в связные технические отчеты в формате markdown. Поддерживается настройка глубины поиска, детализации суммирования и шаблонов вывода. Встроенный кеширование и параллельная обработка позволяют ускорить крупномасштабные обзоры литературы, исследования API и конкурентный анализ, помогая пользователям быстро выявлять тренды, лучшие практики и релевантные примеры кода для оценки технологий.

AgenticSearch — это открытая библиотека Python для построения автономных ИИ-агентов, выполняющих веб-поиск, собирающих данные и создающих структурированные ответы. Она интегрирует крупные языковые модели и API поиска для оркестровки многошаговых рабочих процессов: отправки запросов, сбора результатов, ранжирования релевантных ссылок, извлечения ключевых отрывков и составления резюме. Разработчики могут настраивать поведение агентов, цепочки действий и следить за выполнением для создания исследовательских помощников, инструментов конкурентной разведки или собирающих данные в определенной области, без ручного просмотра страниц.

CodeCompanion — это универсальное настольное приложение на базе ИИ, которое облегчает программирование, понимая, написание и модификацию кода на основе инструкций на естественном языке. Оно поддерживает несколько языков программирования и может автоматизировать ряд задач, включая настройку проекта и создание файлов. Кроме того, оно предлагает онлайн IDE для программирования на Python, позволяя пользователям отлаживать код и взаимодействовать с ИИ-наставником. CodeCompanion обеспечивает конфиденциальность, сохраняя данные локально, и может выполнять задачи, такие как выполнение команд оболочки и веб-поиск.

Глубокий исследовательский агент на базе Python с открытым исходным кодом предназначен для проведения всесторонних исследований. Он использует интегрированный веб-поиск, загрузку PDF и NLP-пайплайны для поиска релевантных источников, парсинга технических документов и извлечения структурированных данных. Агент связывает запросы через LangChain и OpenAI, обеспечивая контекстно-зависимый вопрос-ответ, автоматизированное оформление цитат и суммирование нескольких документов. Исследователи могут настраивать параметры поиска, фильтровать по дате публикации или области и выводить отчеты в markdown или JSON. Этот инструмент минимизирует время ручного обзора литературы и обеспечивает согласованные, высококачественные резюме в различных областях исследований.

Klyr - это платформа без кода для создания автономных AI-агентов. Эти агенты могут выполнять действия, такие как веб-поиск, создание контента и выполнение сложных рабочих процессов. Они работают круглосуточно и без выходных, учатся на взаимодействиях и адаптируются, чтобы обеспечить последовательную и развивающуюся поддержку. Агенты Klyr оснащены синхронизированной памятью для лучшего взаимодействия и могут быть развернуты на различных коммуникационных платформах, таких как Telegram, Discord, WhatsApp и Slack. Искусственный интеллект платформы гарантирует персонализированные взаимодействия, умные ответы и надежное управление сообществом.

Система лингвистических агентов — это открытый Python-фреймворк для создания интеллектуальных агентов, использующих языковые модели для планирования и выполнения задач. Включает компоненты для управления памятью, регистрации инструментов, планировщика и исполнителя, позволяя агентам сохранять контекст, вызывать внешние API, выполнять web-поиск и автоматизировать процессы. Настраивается через YAML, поддерживает несколько поставщиков LLM для быстрого прототипирования чатботов, резюме контента и автономных помощников. Разработчики могут расширять функциональность, создавая собственные инструменты и backends памяти, а также запускать агентов локально или на сервере.