multi_agent_celar ist als modulares KI-Plattform konzipiert, die aufkommende Sprachkommunikation zwischen mehreren intelligenten Agenten in simulierten Umgebungen ermöglicht. Benutzer können das Verhalten der Agenten über Policy-Dateien definieren, Umgebungsparameter konfigurieren und koordinierte Trainingssitzungen starten, bei denen die Agenten ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln, um kooperative Aufgaben zu lösen. Das Framework umfasst Evaluierungsskripte, Visualisierungstools und Unterstützung für skalierbare Experimente, was es ideal für Forschungsarbeiten zu Multi-Agenten-Kollaboration, aufkommender Sprache und Entscheidungsprozessen macht.

Agentic-RAG-DeepSeek kombiniert agentische Orchestrierung mit RAG-Techniken, um erweiterte Kommunikations- und Forschungsanwendungen zu ermöglichen. Es verarbeitet zunächst Dokumentkorpora, generiert Einbettungen mithilfe von LLMs und speichert sie in DeepSeek's Vektordatenbank. Bei der Ausführung rufen KI-Agenten relevante Passagen ab, erstellen kontextabhängige Prompts und nutzen LLMs, um präzise, knappe Antworten zu synthetisieren. Das Framework unterstützt iterative, multi-Schritte Reasoning-Workflows, tool-basierte Operationen und anpassbare Policies für flexibles Agentenverhalten. Entwickler können Komponenten erweitern, zusätzliche APIs oder Tools integrieren und die Leistung der Agenten überwachen. Ob es sich um dynamische Q&A-Systeme, automatisierte Forschungshelfer oder domänspezifische Chatbots handelt, Agentic-RAG-DeepSeek bietet eine skalierbare, modulare Plattform für retrieval-getriebene KI-Lösungen.