Granite Retrieval Agent proporciona a los desarrolladores una plataforma flexible para construir agentes AI generativos aumentados por recuperación que combinan búsqueda semántica y grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden ingerir documentos de diversas fuentes, crear embeddings vectoriales y configurar índices de Azure Cognitive Search u otros almacenes vectoriales. Cuando llega una consulta, el agente recupera los pasajes más relevantes, construye ventanas de contexto y llama a las APIs de LLM para respuestas o resúmenes precisos. Soporta gestión de memoria, orquestación de cadenas de pensamiento y plugins personalizados para pre y post-procesamiento. Desplegable con Docker o directamente en Python, Granite Retrieval Agent acelera la creación de chatbots basados en conocimiento, asistentes empresariales y sistemas Q&A con menos alucinaciones y mayor precisión factual.

LangChain es un marco modular que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones avanzadas de IA conectando grandes modelos de lenguaje con fuentes de datos externas y herramientas. Proporciona abstracciones de cadenas para llamadas secuenciales a LLM, orquestación de agentes para workflows de decisión, módulos de memoria para retención de contexto y integraciones con cargadores de documentos, almacenes vectoriales y herramientas API. Con soporte para múltiples proveedores y SDKs en Python y JavaScript, LangChain acelera el prototipado y despliegue de chatbots, sistemas de QA y asistentes personalizados.

El Sistema MultiAgente Legal es una plataforma de código abierto basada en Python que orquesta múltiples agentes de IA especializados en flujos de trabajo legales. Cada agente maneja tareas discretas como análisis de documentos, redacción de contratos, recuperación de citas, verificación de cumplimiento y preguntas y respuestas. Los agentes se comunican a través de un orquestador central, permitiendo procesamiento en paralelo y análisis colaborativo. Al integrarse con las APIs de LLMs populares y permitir el desarrollo de módulos personalizados, agiliza la investigación legal, automatiza tareas repetitivas y garantiza resultados consistentes. La arquitectura modular del sistema soporta fácil extensión, permitiendo a las organizaciones adaptar los agentes a jurisdicciones específicas, áreas de práctica o marcos de cumplimiento, logrando una automatización legal escalable y precisa.