AgenticRAGは、リトリーバル強化生成（RAG）を活用した自律エージェントを作成するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。ドキュメントをベクターストアにインデックス化し、関連性のあるコンテキストを取得し、それをLLMに入力して状況に応じた応答を生成するコンポーネントを備えています。外部APIやツールの統合、会話履歴を追跡するためのメモリストアの設定、複数の意思決定プロセスを調整するカスタムワークフローの定義も可能です。このフレームワークは、PineconeやFAISSなどの人気のベクターデータベースや、OpenAIなどのLLMプロバイダーをサポートし、シームレスな切り替えやマルチモデルの設定を可能にします。エージェントループやツール管理のための抽象化も備え、ドキュメントQA、自動リサーチ、知識駆動の自動化などのタスクを行うエージェントの開発を簡素化し、ボイラープレートコードを削減し、導入までの時間を短縮します。

FoldererはAI技術をあなたのGitHubリポジトリと統合し、あなたのアイデアを生産レディのコードに変換します。AIはあなたのプロジェクト要件を理解し、高品質でカスタマイズされたコードを生成し、スムーズにGitHubリポジトリへの変更をコミットします。あなたはフォルダーとチャットインターフェースを通じて交流し、必要に応じてコードを洗練させます。このAI駆動のワークフローは、時間を節約し、エラーを減らし、コア開発タスクに集中することを可能にします。

PySpurは、操作しやすいノードベースのインターフェースを通じて、AIエージェントの構築、テスト、展開のための統合環境を提供します。開発者は、言語モデル呼び出し、データ取得、意思決定の分岐、APIとの連携などのアクションのチェーンを、モジュール化されたブロックをドラッグ＆ドロップして組み立てます。ライブシミュレーションモードでは、ロジックの検証、途中状態の確認、ワークフローのデバッグが可能です。PySpurは、エージェントフローのバージョン管理、パフォーマンスプロファイリング、ワンクリックでのクラウドやオンプレミスへの展開もサポートします。プラグイン可能なコネクタや主要LLMとベクターデータベースのサポートにより、チームは複雑な推論エージェント、自動化アシスタント、データパイプラインを迅速に試作できます。オープンソースかつ拡張性があり、ボイラープレートやインフラの負担を最小化し、より速い反復と堅牢なエージェントソリューションを実現します。

Toolhouseは、ボイラープレートコードの煩わしさなしにAIエージェントとワークフローを構築・展開するために設計された開発者プラットフォームです。RAG、evals、API統合、メモリ、キャッシュ、プロンプト、ツールなどの事前構築されたエージェントフレームワークが提供され、開発者が迅速に機能的なAI製品を構築・出荷できるようにします。サードパーティのアプリ統合に対する強力なサポートを備え、Toolhouseはシームレスな開発とデバッグ体験を提供し、製品ライフサイクルを大幅に加速させます。