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.

Personal AI Assistant est un agent AI modulaire développé en Python pour fournir une conversation, une mémoire contextuelle et l'exécution automatique de tâches. Il dispose d'un système de plugins pour la navigation web, la gestion de fichiers, l'envoi d'emails et la planification de calendrier. Soutenu par des modèles linguistiques d'OpenAI ou locaux et un stockage mémoire basé sur SQLite, il conserve l'historique de la conversation et adapte ses réponses au fil du temps. Les développeurs peuvent étendre ses capacités avec des modules personnalisés pour créer un assistant sur mesure pour la productivité, la recherche ou l'automatisation domestique.