LLaVA-Plus s'appuie sur des bases vision-langage de pointe pour fournir un agent capable d'interpréter et de raisonner sur plusieurs images simultanément. Il intègre l'apprentissage par assemblage et la planification vision-langage pour réaliser des tâches complexes telles que la réponse à des questions visuelles, la résolution de problèmes étape par étape et les workflows d'inférence multi-étapes. Le cadre offre une architecture de plugin modulaire pour se connecter à divers backends LLM, permettant des stratégies d'invite personnalisées et des explications dynamiques en chaîne de pensée. Les utilisateurs peuvent déployer LLaVA-Plus localement ou via la démo web hébergée, en téléchargeant une ou plusieurs images, en posant des requêtes en langage naturel et en recevant des réponses explicatives riches avec des étapes de planification. Sa conception extensible supporte le prototypage rapide d'applications multimodales, en faisant une plateforme idéale pour la recherche, l'éducation et les solutions vision-langage pour la production.

Magi MDA est un cadre d'agent IA axé sur les développeurs qui simplifie la création et le déploiement d'agents autonomes. Il expose un ensemble de composants de base—planificateurs, exécuteurs, interprètes et mémoires—that peuvent être assemblés en pipelines personnalisés. Les utilisateurs peuvent se connecter aux fournisseurs LLM populaires pour la génération de texte, ajouter des modules de récupération pour l'augmentation des connaissances, et intégrer divers outils ou APIs pour des tâches spécialisées. Le framework gère automatiquement la raisonnement étape par étape, le routage des outils et la gestion du contexte, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique métier plutôt que sur la gestion de l'orchestration.