ResearchGPT透過整合論文檢索、PDF解析、基於NLP的文本提取與GPT-4驅動的摘要，實現端對端的學術研究工作流程。從用戶定義的研究主題開始，查詢Semantic Scholar和arXiv的API收集相關論文，下載並解析PDF內容，並用GPT-4萃取主要概念、方法和結果。該代理將各篇論文的見解彙整為一份有條理、結構化的報告，支援匯出為Markdown或PDF格式。進階設定選項允許用戶調整搜尋篩選器、定義自訂摘要提示，並調整輸出風格。藉由 orchestration 這些步驟，ResearchGPT 減少手動工作，加快文獻回顧流程，確保全面涵蓋學術資源。

本質上，Memary 提供一個模組化的記憶管理系統，專為大型語言模型代理而設。通過統一 API 抽象記憶體交互，支援多種儲存後端，包括內存字典、Redis 進行分散快取以及 Pinecone 或 FAISS 等向量存儲進行語義搜尋。用戶可以定義基於結構的記憶（情節、語義或長期）並利用嵌入模型自動填充向量儲存。檢索功能允許在對話中召回相關記憶，提升代理的回應質量與過往交互或專用領域資料相關性。設計上具擴展性，Memary 支援定制後端與嵌入函數，適合打造穩健且有狀態的 AI 應用，如虛擬助手、客戶服務機器人及需持久知識的研究工具。

Rags 提供一個模組化的管線，用於建立檢索增強的生成應用。它可與流行的向量儲存庫（如 FAISS、Pinecone）整合，並提供可配置的提示範本與記憶模組，以維持對話上下文。開發者可以透過統一 API 在 Llama-2、GPT-4 及 Claude2 等不同 LLM 提供者間切換。Rags 支援串流回應、自定義預處理和評估鉤子。其擴展設計允許無縫整合到生產服務中，實現自動文件輸入、語義搜尋及大規模產生任務，適用於聊天機器人、知識助手和文件摘要。