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。

由 CartographAI 的 Sherpa 是一個基於 Python 的代理框架，旨在簡化智能助手和自動化流程的創建。它使開發者能定義能解讀用戶輸入、選擇合適的 LLM API 或外部端點，並協調複雜任務，例如文件摘要、資料檢索與對話問答。透過插件架構，Sherpa 支援輕鬆整合自定義工具、記憶存儲和路由策略，以優化回應相關性與成本。用戶可以配置多步流程，每個模組執行不同功能（例如語意搜索、文本分析或代碼生成），同時 Sherpa 管理上下文傳遞與備援邏輯。此模組化設計加快原型開發、提升可維護性，並使團隊能構建可擴展的 AI 驅動解決方案，適用於多樣應用。

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。

Graphium是一個知識圖譜與LLM的協調框架，支持結構化數據的輸入、語義嵌入的創建，以及用於問答和聊天的混合檢索。它與流行的LLM、圖形數據庫和向量存儲集成，實現可解釋的圖形驅動AI代理。用戶可以可視化圖結構、查詢關係並進行多跳推理。它提供RESTful API、SDK和Web UI，用於管線管理、查詢監控和提示自定義，非常適合企業知識管理和研究應用。