O Agente de IA Conversacional Inteligente baseado em RAG combina uma camada de recuperação apoiada por armazenamento vetorial com o Gemini LLM do Google via LangChain para extrair conhecimento conversacional e com contexto. Os usuários ingerem e indexam documentos — PDFs, páginas web ou bancos de dados — em um banco de dados vetorial. Quando uma consulta é feita, o agente recupera os trechos mais relevantes, os alimenta em um modelo de prompt e gera respostas concisas e precisas. Componentes modulares permitem a personalização de fontes de dados, armazenamentos vetoriais, engenharia de prompts e backends de LLM. Este framework de código aberto simplifica o desenvolvimento de bots de perguntas e respostas específicos de domínio, exploradores de conhecimento e assistentes de pesquisa, entregando insights escaláveis em tempo real a partir de grandes coleções de documentos.

Rawr Agent é uma estrutura modular de código aberto em Python que capacita desenvolvedores a construir agentes de IA autônomos ao orquestrar fluxos de trabalho complexos de interações com LLM. Aproveitando LangChain por trás, o Rawr Agent permite definir sequências de tarefas usando configurações YAML ou código Python, especificando integrações de ferramentas como APIs web, consultas a bancos de dados e scripts personalizados. Inclui componentes de memória para armazenar histórico de conversas e embeddings vetoriais, mecanismos de cache para otimizar chamadas repetidas e logs robustos e tratamento de erros para monitorar o comportamento do agente. Sua arquitetura extensível permite adicionar ferramentas e adaptadores personalizados, tornando-o adequado para tarefas como pesquisa automatizada, análise de dados, geração de relatórios e chatbots interativos. Com sua API simples, equipes podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para diversas aplicações.

Agent Visualiser é uma ferramenta de visualização focada em desenvolvedores, que mapeia as operações internas de agentes de IA em fluxos gráficos intuitivos. Conecta-se ao tempo de execução do agente, capturando cada prompt, chamada de LLM, nó de decisão, execução de ação e pesquisa de memória. Os usuários podem visualizar essas etapas em um gráfico interativo, expandir nós para inspecionar parâmetros e respostas, e rastrear o caminho lógico que levou a cada resultado. A ferramenta suporta agentes LangChain nativamente, mas pode ser adaptada para outros frameworks via adaptadores simples. Ao fornecer insights em tempo real e detalhes das etapas, o Agent Visualiser acelera a depuração, ajuste de desempenho e o compartilhamento de conhecimento entre equipes de desenvolvimento.