Secure Agent Augmentation fournit un SDK Python et un ensemble de modules d'assistance pour encapsuler les appels d'outils des agents IA avec des contrôles de sécurité. Il supporte l'intégration avec des cadres LLM populaires comme LangChain et Semantic Kernel et se connecte à des coffres-forts secrets (par ex., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Le chiffrement au repos et en transit, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les piste d'audit garantissent que les agents peuvent étendre leur raisonnement avec des bases de connaissances internes et des API sans exposer de données sensibles. Les développeurs définissent des points de terminaison d'outils sécurisés, configurent des politiques d'authentification et initialisent une instance d'agent augmentée pour exécuter des requêtes sécurisées contre des sources de données privées.

Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.