JKStack Agents Serverは、AIエージェントの展開における集中型調整レイヤーとして機能します。名前空間の定義、新しいエージェントの登録、およびカスタムのプロンプト、メモリ設定、ツール構成によるエージェント実行の開始を行うRESTエンドポイントを提供します。リアルタイムのインタラクションには、WebSocketストリーミングをサポートし、基盤となる言語モデルによって生成される部分的な出力を送信します。開発者は、プラグインマネージャーを通じて、カスタムツール、LLMプロバイダ、ベクターストアを統合してコア機能を拡張できます。サーバーはまた、実行履歴、ステータス、およびログを追跡し、観測性とデバッグを可能にします。非同期処理と水平スケーリングのサポートにより、JKStack Agents Serverは本番環境での堅牢なAI駆動のワークフロー展開を簡素化します。

基本的に、進化したRAGは開発者にモジュラーアーキテクチャを提供し、RAGワークフローを実装します。フレームワークは、ドキュメント取り込み、チャンク戦略、埋め込み生成、ベクターストアの永続化、およびLLM呼び出しのための差し込み可能なコンポーネントを備えています。このモジュール性により、埋め込みバックエンド（OpenAI、HuggingFaceなど）やベクターデータベース（FAISS、Pinecone、Milvus）を組み合わせて使用できます。進化したRAGにはバッチユーティリティ、キャッシュ層、精度/リコール指標用の評価スクリプトも含まれています。一般的なRAGパターンを抽象化することで、ボイラープレートコードを削減し、実験を加速させ、知識ベースのチャットボットや企業の検索、大規模ドキュメントの動的要約に最適です。

Pebbling AIは、AIエージェントの機能を向上させるために設計された専用のメモリインフラです。ベクターストレージの統合、検索強化生成、カスタマイズ可能なメモリ剪定を提供し、効率的な長期的コンテキスト処理を保証します。開発者はメモリスキーマを定義し、知識グラフを構築し、トークン使用量と関連性を最適化する保持ポリシーを設定できます。分析ダッシュボードにより、チームはメモリのパフォーマンスとユーザーエンゲージメントを監視します。プラットフォームは複数エージェントの調整をサポートし、個別のエージェントが共通の知識を共有・アクセスすることを可能にします。会話ボット、バーチャルアシスタント、自動化ワークフローの構築にかかわらず、Pebbling AIはメモリ管理を合理化し、パーソナライズされたコンテキスト豊かな体験を提供します。