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.

개인 AI 비서는 대화용 채팅, 맥락 인식 메모리, 자동화된 작업 수행을 제공하는 모듈식 Python AI 에이전트입니다. 웹 탐색, 파일 관리, 이메일 전송, 캘린더 예약을 위한 플러그인 시스템을 갖추고 있습니다. OpenAI 또는 로컬 언어 모델과 SQLite 기반의 메모리 저장소를 통해 대화 기록을 보존하고 시간에 따라 응답을 조정합니다. 개발자는 커스텀 모듈로 기능을 확장하여 생산성, 연구 또는 홈 오토메이션에 활용할 수 있습니다.