multi_agent_celar представляет собой модульную платформу ИИ, позволяющую осуществлять коммуникацию между несколькими интеллектуальными агентами на основе возникающего языка в симулированных окружениях. Пользователи могут задавать поведения агентов через файлы политик, настраивать параметры окружения и запускать сессии совместного обучения, в ходе которых агенты развивают собственные протоколы связи для решения кооперативных задач. В состав фреймворка входят скрипты оценки, инструменты визуализации и поддержка масштабируемых экспериментов, что делает его идеальным для исследований в области мультиагентного взаимодействия, возникающих языков и процессов принятия решений.

Agentic-RAG-DeepSeek объединяет агентное управление с техниками RAG для обеспечения передовых диалоговых и исследовательских приложений. Сначала он обрабатывает корпус документов, создавая векторные представления с помощью LLM и сохраняя их в векторной базе данных DeepSeek. Во время работы AI-агент извлекает релевантные участки, создает контекстно-зависимые подсказки и использует LLM для синтеза точных, кратких ответов. Эта структура поддерживает итеративные мнослойные рабочие процессы, операциями на основе инструментов и настраиваемыми политиками для гибкого поведения агента. Разработчики могут расширять компоненты, интегрировать дополнительные API или инструменты и отслеживать работу агента. Будь то создание динамических систем вопросов и ответов, автоматизированных исследовательских помощников или тематических чатботов, Agentic-RAG-DeepSeek обеспечивает масштабируемую, модульную платформу для решений на базе поиска и AI.