Das Controllable RAG Agent-Framework bietet einen modularen Ansatz zum Aufbau von Retrieval-Augmented Generation-Systemen. Es ermöglicht die Konfiguration und Verkettung von Abrufkomponenten, Speichermodulen und Generierungsstrategien. Entwickler können verschiedene LLMs, Vektordatenbanken und Richtliniencontroller anpassen, um zu steuern, wie Dokumente vor der Generierung abgerufen und verarbeitet werden. Basierend auf Python umfasst es Dienstprogramme für Indexierung, Abfragen, Verfolgung der Gesprächshistorie und kontrollierte Ablaufsteuerung, was es ideal für Chatbots, Wissensassistenten und Forschungstools macht.

CrewAI Quickstart ist ein Entwickler-Toolkit, das die Erstellung und Bereitstellung von KI-gesteuerten Konversations-Agenten mit dem CrewAI-Framework vereinfacht. Es bietet eine vorkonfigurierte Node.js-Umgebung, Beispielskripte zur Interaktion mit CrewAI-APIs und bewährte Muster für Prompt-Design, Agentenmanagement und Fehlerbehandlung. Mit diesem Quickstart können Teams Chatbots prototypisieren, Workflows automatisieren und KI-Assistenten in bestehende Anwendungen in Minuten integrieren, Boilerplate-Code reduzieren und Konsistenz bei Projekten sicherstellen.

OpenKBS Apps bietet eine einheitliche Schnittstelle zum Hochladen und Verarbeiten von Dokumenten, Erzeugen semantischer Embeddings und Konfigurieren mehrerer LLMs für retrieval-augmented generation. Benutzer können Abfrage-Workflows feinabstimmen, Zugriffskontrollen festlegen und Agenten in Web- oder Messaging-Kanäle integrieren. Die Plattform bietet Analysen zu Nutzerinteraktionen, kontinuierliches Lernen aus Feedback und Unterstützung für mehrsprachige Inhalte, wodurch eine schnelle Erstellung intelligenter Assistenten ermöglicht wird, die auf organisatorische Daten zugeschnitten sind.