Controllable RAG 프레임워크는 리트리버 강화 생성 시스템을 모듈식으로 구축하는 접근 방식을 제공합니다. 검색 구성요소, 메모리 모듈, 생성 전략을 구성하고 연결할 수 있습니다. 개발자는 문서 검색 및 처리 방식을 조정하기 위해 다양한 LLM, 벡터 데이터베이스, 정책 컨트롤러를 연결할 수 있습니다. Python을 기반으로 하여 인덱싱, 쿼리, 대화 기록 추적, 행동 기반 제어 흐름 유틸리티를 포함하며, 챗봇, 지식 지원자, 연구 도구에 적합합니다.

Gemini Computer Use는 AI 기반 의사 결정을 워크플로우에 직접 통합하여 운영 체제와의 상호작용 방식을 혁신합니다. Google Gemini를 통합함으로써, 에이전트는 맥락이 풍부한 영어 명령을 이해하여 다양한 작업을 수행합니다: 터미널 명령 실행, 파일 생성·편집·삭제, 시스템 상태 모니터링, 다단계 루틴 자동화. 사용자들은 CLI 또는 API를 통해 직접 소통하며 솔루션 프로토타이핑, 서버 관리 또는 스크립트 개발을 쉽게 할 수 있습니다. 모듈형 구조로, 개발자들은 기능 확장, 커스텀 도구 통합 및 도메인별 에이전트 구축이 가능합니다. 복잡한 배포 프로세스 조정이나 일상 파일 작업의 단순화 등, Gemini Computer Use는 데스크탑에 대화형 AI의 힘을 제공합니다.