L'agent de conversation intelligent basé sur RAG combine une couche de récupération supportée par un magasin vectoriel avec le Gemini LLM de Google via LangChain, afin d'extraire la connaissance dans un contexte de conversation riche. Les utilisateurs insèrent et indexent des documents—PDF, pages web ou bases de données—dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est posée, l'agent récupère les passages les plus pertinents, les alimente dans un modèle de prompt, et génère des réponses concises et précises. Les composants modulaires permettent de personnaliser les sources de données, les magasins vectoriels, l'ingénierie des prompts et les backends LLM. Ce cadre open-source facilite le développement de bots Q&A spécifiques au domaine, d'explorateurs de connaissances et d'assistants de recherche, offrant des insights scalables et en temps réel à partir de grandes collections de documents.

Rawr Agent est un cadre Python modulaire et open-source qui permet aux développeurs de construire des agents AI autonomes en orchestrant des flux de travail complexes d’interactions LLM. En utilisant LangChain en arrière-plan, Rawr Agent vous permet de définir des séquences de tâches via des configurations YAML ou du code Python, en intégrant des outils tels que les API web, les requêtes de bases de données et les scripts personnalisés. Il comprend des composants de mémoire pour stocker l’historique des conversations et les embeddings vectoriels, des mécanismes de mise en cache pour optimiser les appels répétés, ainsi que des journaux de bord et une gestion robuste des erreurs pour surveiller le comportement de l’agent. Son architecture extensible permet d’ajouter des outils et des connecteurs personnalisés, rendant l’outil adapté pour des tâches telles que la recherche automatisée, l’analyse de données, la génération de rapports et les chatbots interactifs. Avec sa API simple, les équipes peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour diverses applications.

Agent Visualiser est un outil de visualisation axé sur les développeurs qui cartographie les opérations internes des agents IA dans des flux graphiques intuitifs. Il intercepte l'exécution de l'agent, capturant chaque prompt, appel LLM, nœud de décision, exécution d'action et recherche mémoire. Les utilisateurs peuvent voir ces étapes dans un graphique interactif, développer les nœuds pour inspecter les paramètres et réponses, et retracer le chemin logique menant à chaque résultat. L'outil supporte nativement les agents LangChain, mais peut être adapté à d'autres frameworks via des adaptateurs simples. En fournissant des insights en temps réel et une décomposition détaillée des étapes, Agent Visualiser accélère le débogage, le réglage des performances et le partage des connaissances au sein des équipes de développement.