Multi-Agent-RAG는 여러 전문 AI 에이전트를 조정하여 검색 강화 생성(RAG) 애플리케이션을 구성하는 모듈형 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 개별 에이전트를 구성합니다: 검색 에이전트는 벡터 저장소에 연결해 관련 문서를 검색; 추론 에이전트는 사고 체인 분석을 수행; 생성 에이전트는 대형 언어 모델을 활용하여 최종 응답을 합성합니다. 프레임워크는 플러그인 확장, 구성 가능한 프롬프트, 포괄적 로깅을 지원하며, 인기 있는 LLM API와 벡터 데이터베이스와의 원활한 통합으로 RAG의 정확성, 확장성, 개발 효율성을 향상시킵니다.

Secure Agent Augmentation은 보안 제어가 포함된 AI 에이전트 도구 호출을 감싸는 Python SDK와 도우미 모듈 세트를 제공합니다. LangChain과 Semantic Kernel과 같은 인기 있는 LLM 프레임워크와의 통합을 지원하며, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager와 같은 비밀 금고에 연결됩니다. 저장 중 및 전송 중 암호화, 역할 기반 액세스 제어, 감사 기록이 에이전트가 민감한 데이터를 노출하지 않고 내부 지식 기반 및 API와 함께 추론을 확장할 수 있도록 보장합니다. 개발자는 보안된 도구 엔드포인트를 정의하고, 인증 정책을 구성하며, 안전한 쿼리를 위해 보강된 에이전트 인스턴스를 초기화합니다.

AnYi AI 에이전트 프레임워크는 개발자가 애플리케이션에 자율 AI 에이전트를 통합하는 것을 돕습니다. 에이전트는 다단계 작업을 계획하고 실행하며, 외부 도구와 API를 활용하고, 구성 가능한 기억 모듈을 통해 대화 맥락을 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 다양한 LLM 공급자와의 인터랙션을 추상화하며, 커스텀 도구 및 기억 백엔드를 지원합니다. 내장된 로깅, 모니터링, 비동기 실행과 함께, AnYi는 연구, 고객 지원, 데이터 분석 또는 자동 추론 및 행동이 필요한 모든 워크플로우에 대해 지능형 도우미의 배치를 가속화합니다.