Multi-Agent-RAG proporciona un marco modular para construir aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) mediante la orquestación de múltiples agentes de IA especializados. Los desarrolladores configuran agentes individuales: un agente de recuperación que se conecta a almacenes vectoriales para obtener documentos relevantes; un agente de razonamiento que realiza análisis de cadena de pensamientos; y un agente de generación que sintetiza respuestas finales usando modelos de lenguaje grandes. El marco soporta extensiones mediante plugins, prompts configurables y un registro completo, permitiendo una integración sencilla con las APIs de LLM populares y bases de datos vectoriales para mejorar la precisión, escalabilidad y eficiencia del desarrollo en RAG.

Secure Agent Augmentation proporciona un SDK en Python y un conjunto de módulos auxiliares para envolver las llamadas a herramientas de agentes de IA con controles de seguridad. Soporta integración con marcos LLM populares como LangChain y Semantic Kernel, y se conecta a bóvedas de secretos (p. ej., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). La encriptación en reposo y en tránsito, control de acceso basado en roles y registros de auditoría garantizan que los agentes puedan ampliar su razonamiento con bases de datos y APIs internas sin exponer datos sensibles. Los desarrolladores definen puntos finales seguros, configuran políticas de autenticación y inicializan una instancia de agente aumentado para realizar consultas seguras a fuentes de datos privadas.