El Agente conversacional inteligente basado en RAG combina una capa de recuperación respaldada por un almacén vectorial con Google’s Gemini LLM a través de LangChain para potenciar la extracción de conocimiento conversacional y enriquecida por contexto. Los usuarios ingresan e indexan documentos— PDFs, páginas web o bases de datos— en una base de datos vectorial. Cuando se plantea una consulta, el agente recupera los pasajes relevantes, los introduce en una plantilla de solicitud, y genera respuestas concisas y precisas. Los componentes modulares permiten personalizar fuentes de datos, almacenes vectoriales, ingeniería de prompts y backends LLM. Este marco de código abierto simplifica el desarrollo de bots Q&A específicos del dominio, exploradores de conocimiento y asistentes de investigación, entregando perspectivas en tiempo real y escalables desde grandes colecciones de documentos.

Rawr Agent es un framework modular y de código abierto en Python que permite a los desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante la orquestación de flujos de trabajo complejos de interacciones con LLM. Basado en LangChain, permite definir secuencias de tareas a través de configuraciones en YAML o código Python, integrando herramientas como API web, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Incluye componentes de memoria para almacenar historial conversacional y embeddings vectoriales, mecanismos de caché para optimizar llamadas repetidas y una gestión robusta de registros y errores para monitorizar el comportamiento del agente. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas y adaptadores personalizados, siendo adecuado para tareas como investigación automatizada, análisis de datos, generación de informes y chatbots interactivos. Con una API sencilla, los equipos pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para diversas aplicaciones.

Agent Visualiser es una herramienta de visualización centrada en desarrolladores que mapea las operaciones internas de los agentes de IA en flujos gráficos intuitivos. Se conecta con el tiempo de ejecución del agente, capturando cada prompt, llamada de LLM, nodo de decisión, ejecución de acción y consulta de memoria. Los usuarios pueden ver estos pasos en un gráfico interactivo, expandir nodos para inspeccionar parámetros y respuestas, y rastrear el camino lógico que llevó a cada resultado. La herramienta soporta agentes LangChain de forma nativa, pero puede adaptarse a otros marcos mediante adaptadores simples. Al proporcionar conocimientos en tiempo real y desgloses detallados de pasos, Agent Visualiser acelera la depuración, optimización del rendimiento y compartición de conocimientos en equipos de desarrollo.