SmartRAG é uma biblioteca Python modular projetada para fluxos de trabalho de geração aprimorada por recuperação (RAG) com modelos de linguagem grandes. Ele combina ingestão de documentos, indexação vetorial e APIs de LLM de ponta para fornecer respostas precisas e ricas em contexto. Os usuários podem importar PDFs, arquivos de texto ou páginas web, indexá-los usando lojas de vetores populares como FAISS ou Chroma, e definir templates de prompts personalizados. O SmartRAG coordena a recuperação, montagem de prompts e inferência de LLM, retornando respostas coerentes fundamentadas nos documentos fonte. Ao abstrair a complexidade de pipelines RAG, ele acelera o desenvolvimento de sistemas de perguntas e respostas de base de conhecimento, chatbots e assistentes de pesquisa. Desenvolvedores podem estender conectores, trocar provedores de LLM e ajustar estratégias de recuperação para atender a domínios de conhecimento específicos.

ThreeAgents é construído em Python, aproveitando a API de conclusões de chat da OpenAI para instanciar múltiplos agentes de IA com papéis distintos (sistema, assistente, usuário). Fornece abstrações para prompts de agentes, manipulação de mensagens baseada em papéis e gerenciamento de memória de contexto. Desenvolvedores podem definir templates de prompt personalizados, configurar personalidades de agentes e encadear interações para simular diálogos realistas ou fluxos de trabalho orientados por tarefas. A estrutura lida com passagem de mensagens, gerenciamento de janela de contexto e registro, permitindo experimentos em tomada de decisão colaborativa ou decomposição hierárquica de tarefas. Com suporte para variáveis de ambiente e agentes modulares, o ThreeAgents permite troca perfeita entre backends LLM do OpenAI e locais, facilitando a prototipagem rápida de sistemas de IA multi-agente. Vem com scripts de exemplo e suporte a Docker para configuração rápida.