RAG 기반의 지능형 대화 AI 에이전트는 벡터 저장소를 기반으로 하는 검색 계층과 Google Gemini LLM을 LangChain을 통해 결합하여 컨텍스트 풍부한 지식 추출을 지원합니다. 사용자는 PDF, 웹 페이지 또는 데이터베이스와 같은 문서를 인덱싱하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 쿼리를 제기하면, 에이전트는 관련 문장을 검색하여 프롬프트 템플릿에 넣고 간결하고 정확한 답변을 생성합니다. 모듈형 구성 요소를 통해 데이터 소스, 벡터 저장소, 프롬프트 엔지니어링, LLM 백엔드를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 도메인 특화 Q&A 봇, 지식 탐색기, 연구 보조 도구 개발을 간소화하며, 대규모 문서 컬렉션에서 실시간으로 확장 가능한 인사이트를 제공합니다.

AGNO AI Agents는 대형 문서를 요약하거나, 웹 콘텐츠를 스크래핑 및 해석하거나, 도메인별 쿼리에 응답하거나, 소스 코드를 검토하거나, 데이터 세트를 분석하거나, 기억이 있는 챗봇을 구동하는 등 다양한 작업을 처리하는 맞춤형 프리빌트 AI 에이전트 세트를 제공합니다. 그 구조는 새 도구를 플러그인으로 추가하거나 외부 API를 통합할 수 있도록 설계되었습니다. 에이전트는 LangChain 파이프라인으로 조율되며 REST 엔드포인트를 통해 공개됩니다. AGNO는 멀티 에이전트 워크플로우, 로깅, 쉬운 배포를 지원하여 개발자가 AI 기반 자동화를 앱에서 가속화할 수 있도록 합니다.

cpp-langchain은 C++에서 LangChain 생태계의 핵심 기능을 구현합니다. 개발자는 대형 언어 모델 호출을 래핑하고, 프롬프트 템플릿을 정의하며, 체인을 조합하고, 외부 도구 또는 API를 호출하는 에이전트를 조정할 수 있습니다. 대화 상태 유지를 위한 메모리 모듈, 유사성 검색을 위한 임베딩 지원, 벡터 데이터베이스 통합이 포함됩니다. 모듈식 설계로 LLM 클라이언트, 프롬프트 전략, 메모리 백엔드 및 툴킷을 특정 용도에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 헤더 전용 라이브러리와 CMake 지원을 제공하여 Windows, Linux, macOS에서 Python 런타임 없이 네이티브 AI 애플리케이션 빌드를 간소화합니다.