Arenas ist so konzipiert, dass es den Entwicklungszyklus von LLM-gestützten Agenten vereinfacht. Entwickler können Agenten-Personas definieren, externe APIs und Tools als Plugins integrieren und mehrstufige Workflows mit einer flexiblen DSL erstellen. Das Framework verwaltet Gesprächsspeicher, Fehlerbehandlung und Protokollierung, um robuste RAG-Pipelines und Multi-Agenten-Zusammenarbeit zu ermöglichen. Mit einer Befehlszeilenschnittstelle und REST-API können Teams Agenten lokal prototypisieren und als Microservices oder containerisierte Anwendungen bereitstellen. Arenas unterstützt beliebte LLM-Anbieter, bietet Überwachungsdashboards und enthält vorgefertigte Vorlagen für gängige Anwendungsfälle. Diese flexible Architektur reduziert Boilerplate-Code und beschleunigt die Markteinführung KI-gesteuerter Lösungen in Bereichen wie Kundenbindung, Forschung und Datenverarbeitung.

RAGApp ist darauf ausgelegt, die gesamte RAG-Pipeline zu vereinfachen, indem es sofort einsatzbereite Integrationen mit beliebten Vektordatenbanken (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) und großen Sprachmodellen (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) bietet. Es umfasst Tools zur Datenaufnahme, die Dokumente in Embeddings umwandeln, kontextbezogene Retrieval-Mechanismen für präzise Wissensauswahl sowie einen integrierten Chat-UI oder REST-API-Server für die Bereitstellung. Entwickler können Komponenten leicht erweitern oder austauschen — z.B. durch benutzerdefinierte Pre-Processor, externe APIs als Tools oder Anbieter von LLMs — und dabei Docker sowie CLI-Tools für schnelle Prototypenentwicklung und Produktion nutzen.