ResearchAgent利用大型語言模型來自動在線上資料庫和網路資源中進行調查。用戶提供研究查詢，代理執行搜尋、擷取文件的元資料、抽取摘要、突出重點內容，並生成有組織的摘要與引用。它支援可自訂的流程管線、API整合、PDF解析，以及匯出為Markdown或JSON，以便進一步分析或報告。

Agent TARS運用先進的計算機視覺與自然語言處理技術，理解並操作圖形用戶界面。通過捕捉網頁的視覺展示，TARS可以辨識按鈕、表單、表格及其他元素。用戶透過自然語言提示與TARS互動，指示它點擊、滾動、提取文字或填寫多頁表單。它支援自定義的工作流程，串聯多個任務——例如登入、資料抓取與結果匯出為CSV或JSON。支援headless與headful模式，TARS同時支持互動探索與非監督自動化，非常適合測試、資料收集和例行的瀏覽器操作。

Agent Transparency Tool 提供一個完整的框架，用於在AI代理中加入透明度功能。它提供日誌接口來記錄狀態轉換和決策，模塊來計算關鍵的透明度指標（例如信心分數、決策血緣），以及用於探索代理行為的可視化儀表板。藉由與流行的代理框架無縫集成，它生成結構化的透明度日誌，支援導出JSON或CSV格式，並包含用於審核和性能分析的透明度曲線繪製工具。此工具箱讓團隊能識別偏見、除錯流程，並展示負責任的AI實踐。

Browser Operator 將您的瀏覽器轉變成一個理解自然語言指令的 AI 智能代理。只要連接您的 OpenAI API 金鑰，它就能瀏覽網址、點擊按鈕、填寫表單、擷取表格或清單內容，甚至下載資料。您可以將多個步驟串聯成一個工作流程，導出為 CSV 或 JSON 格式，甚至安排定時任務。本地端在瀏覽器中處理所有運算，確保反應快速且資料隱私有保障。不需撰寫程式碼——只要告訴 Browser Operator 您需要什麼，它就會幫您搞定一切。

Deep Research Agent 採用 OpenAI 的 GPT 模型，進行高階文件檢索與分析。用戶設定資料來源（例如 PubMed、arXiv），定義查詢，並獲得著重於方法、結果和關鍵論點的易於理解的摘要。支援多文件比較、引用抽取以及互動式問答。模組化架構允許整合自定義的連結器、NLP 流程以及 markdown 或 JSON 等匯出格式。內建排程功能可以定期更新文獻回顧、捕捉新研究趨勢並產生報告。適合研究團隊、學者及產業分析師，旨在減少手動閱讀，提高在龐大科學資料中的洞察力。

NanoBrowser作為一個Chrome擴展，直接在瀏覽器中運行，使您能夠通過自然語言提示來自動化重複或複雜的網絡任務。您可以用自己的LLM API密鑰（包括OpenAI GPT、自託管LLaMA模型或其他）來配置它，並定義由多個代理組成的工作流程。它支持數據抓取、表單交互、自動研究和通過LangChain集成的工作流程鏈接。您可以協調代理合作處理子任務，將結果導出為CSV或JSON，並可以交互式地進行調試或微調步驟。作為一個開源的替代方案，NanoBrowser重視隱私、擴展性和易用性。