Multi-Agent-RAGは、複数の専門的なAIエージェントを調整して検索強化生成（RAG）アプリを構築するためのモジュール化されたフレームワークを提供します。開発者は、個々のエージェントを設定します：検索エージェントはベクトルストアに接続し、関連するドキュメントを取得します；推論エージェントは思考連鎖分析を行います；生成エージェントは大規模言語モデルを用いて最終応答を合成します。フレームワークは、プラグイン拡張、設定可能なプロンプト、包括的なロギングをサポートし、人気のLLM APIやベクトルデータベースとシームレスに連携し、RAGの精度、スケーラビリティ、開発効率を向上させます。

Secure Agent Augmentationは、Python SDKと補助モジュールセットを提供し、AIエージェントのツール呼び出しをセキュリティコントロールでラップします。LangChainやSemantic Kernelなどの人気のLLMフレームワークとの連携をサポートし、HashiCorp VaultやAWS Secrets Managerなどの秘密格納庫に接続します。保存時と伝送中の暗号化、役割ベースのアクセス制御、監査証跡により、エージェントは内部知識ベースやAPIとともに推論を拡張し、機密データを公開しません。開発者は、安全なツールエンドポイントを定義し、認証ポリシーを設定し、プライベートデータソースに対して安全なクエリを実行する増強されたエージェントインスタンスを初期化します。

AnYi AIエージェントフレームワークは、開発者がアプリケーションに自律型AIエージェントを統合するのを支援します。エージェントはマルチステップのタスクを計画・実行でき、外部ツールやAPIを活用し、構成可能なメモリモジュールを通じて会話のコンテキストを維持します。このフレームワークはさまざまなLLM提供者とのインタラクションを抽象化し、カスタムツールおよびメモリバックエンドをサポートします。内蔵のロギング、モニタリング、非同期実行により、AnYiは研究、カスタマーサポート、データ分析、または自動推論と行動を必要とするワークフローのためのインテリジェントアシスタントの展開を加速します。