Multi-Agent-RAG fornece uma estrutura modular para construir aplicações de geração aumentada por recuperação (RAG) coordenando vários agentes de IA especializados. Desenvolvedores configuram agentes individuais: um agente de busca que conecta a bancos de dados vetoriais para obter documentos relevantes; um agente de raciocínio que realiza análises de cadeia de pensamento; e um agente de geração que sintetiza respostas finais usando grandes modelos de linguagem. O framework suporta extensões por plugins, prompts configuráveis e logs abrangentes, permitindo integração tranquila com APIs populares de LLM e bancos de dados vetoriais para melhorar a precisão, escalabilidade e eficiência no desenvolvimento de RAG.

AgentMesh é uma estrutura focada em desenvolvedores que permite registrar agentes de IA individuais e integrá-los em uma rede de malha dinâmica. Cada agente pode se especializar em uma tarefa específica - como prompting de LLM, recuperação ou lógica personalizada - e o AgentMesh gerencia roteamento, balanceamento de carga, manipulação de erros e telemetria em toda a rede. Isso permite construir fluxos de trabalho complexos de múltiplas etapas, encadear agentes e escalar a execução horizontalmente. Com transportes plugáveis, sessões com estado e ganchos de extensibilidade, o AgentMesh acelera a criação de sistemas de agentes de IA robustos e distribuídos.

Huly Labs é uma plataforma de agentes de IA nativa da nuvem que capacita desenvolvedores e equipes de produto a projetar, implantar e monitorar assistentes inteligentes. Os agentes podem manter o contexto via memória persistente, chamar APIs externas ou bancos de dados, e executar fluxos de trabalho em múltiplas etapas através de um construtor visual. A plataforma inclui controles de acesso baseados em funções, SDK e CLI para Node.js, componentes de UI personalizáveis para chat e voz, e análises em tempo real de desempenho e uso. Huly Labs cuida de escala, segurança e registro automaticamente, permitindo iteração rápida e implantações de nível corporativo.