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.

Rawr Agent는 LangChain 기반의 모듈식 오픈 소스 Python 프레임워크로, 복잡한 LLM 상호작용 워크플로를 오케스트레이션하여 자율 AI 에이전트를 구축합니다. YAML 설정 또는 Python 코드를 이용해 웹 API, 데이터베이스 쿼리, 사용자 지정 스크립트 등 도구를 지정하여 작업 시퀀스를 정의할 수 있습니다. 대화 내역과 벡터 임베딩 저장을 위한 메모리 컴포넌트, 반복 호출 최적화를 위한 캐시 메커니즘, 에이전트 행동 모니터링을 위한 포괄적 로깅과 오류처리 기능이 포함됩니다. 확장 가능한 구조로, 사용자 지정 도구 및 어댑터 추가가 가능하여 자동화된 연구, 데이터 분석, 보고서 작성, 인터랙티브 챗봇 등의 용도에 적합합니다. 간단한 API로 팀은 빠른 프로토타이핑과 다양한 애플리케이션 배포가 가능합니다.

Agent Visualiser는 내부 작동 방식을 직관적인 그래픽 플로우로 매핑하는 개발자 중심의 시각화 도구입니다. 에이전트의 런타임에 연결되어 각 프롬프트, LLM 호출, 의사결정 노드, 행동 실행, 메모리 조회를 캡처합니다. 사용자는 이러한 단계를 인터랙티브한 그래프에서 보고, 노드를 확장하여 파라미터와 응답을 검사하며, 각 결과로 이끈 논리 경로를 추적할 수 있습니다. 이 도구는 LangChain 에이전트를 기본 지원하지만, 간단한 어댑터를 통해 다른 프레임워크에도 적용 가능합니다. 실시간 인사이트와 상세 단계 분해를 제공하여 디버깅, 성능 조정, 개발 팀 간 지식 공유를 가속화합니다.