Controllable RAG Agentフレームワークは、リトリーバル増強型生成システムの構築にモジュール化されたアプローチを提供します。リトリーバルコンポーネント、メモリモジュール、生成戦略を設定し、連鎖させることができます。開発者は、ドキュメントの取得と処理方法を調整するために異なるLLM、ベクターデータベース、ポリシーコントローラを組み込むことができます。Pythonを基盤とし、インデックス作成、クエリ、会話履歴の追跡、アクションに基づく制御フローなどのユーティリティを含み、チャットボット、知識アシスタント、研究ツールに理想的です。

Gemini Computer Useは、AI主導の意思決定をワークフローに直接埋め込むことで、操作システムとのインタラクションを変革します。Google Geminiを統合することで、エージェントは文脈豊かな英語のコマンドを理解し、次のような操作を行います：端末コマンドの実行、ファイルの作成・編集・削除、システム状態の監視、複数ステップのルーチンの自動化。ユーザーはCLIやAPIを通じて直接通信し、ソリューションのプロトタイピングやサーバー管理、スクリプト開発を容易にします。モジュラーアーキテクチャにより、開発者は機能拡張やカスタムツールの統合、ドメイン特化型エージェントの構築が可能です。複雑な展開プロセスの管理や日常のファイル操作の簡素化など、Gemini Computer Useはデスクトップに会話型AIの力をもたらします。