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.

Personal AI Assistant es un agente AI modular desarrollado en Python para ofrecer chat conversacional, memoria sensible al contexto y ejecución automática de tareas. Incluye un sistema de plugins para navegación web, gestión de archivos, envío de correos y programación de calendarios. Con soporte de modelos de lenguaje de OpenAI o locales y almacenamiento en memoria basado en SQLite, conserva el historial de conversaciones y adapta las respuestas con el tiempo. Los desarrolladores pueden extender sus capacidades con módulos personalizados para crear un asistente a medida para productividad, investigación o automatización del hogar.