Multi-Agent-RAG предоставляет модульную структуру для создания приложений на базе генерации с дополнением поиска, управляя несколькими специализированными AI-агентами. Разработчики настраивают отдельных агентов: агент поиска подключается к векторным хранилищам для получения релевантных документов; агент рассуждений выполняет цепочку мыслей; агент генерации синтезирует окончательные ответы с помощью больших языковых моделей. Фреймворк поддерживает расширения через плагины, настраиваемые подсказки и полный журнал действий, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с популярными API LLM и векторными базами данных для повышения точности, масштабируемости и эффективности разработки RAG.

Secure Agent Augmentation предоставляет SDK для Python и набор вспомогательных модулей, позволяющих оборачивать вызовы инструментов ИИ-агентов с помощью механизмов безопасности. Поддерживаются интеграции с популярными фреймворками LLM, такими как LangChain и Semantic Kernel, а также подключение к секретным хранилищам (например, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Шифрование в состоянии покоя и при передаче, ролевой контроль доступа и аудит обеспечивают, что агенты могут расширять свои рассуждения за счет внутренних баз знаний и API, не раскрывая чувствительные данные. Разработчики определяют защищённые конечные точки инструментов, настраивают политики аутентификации и инициализируют объект агента для выполнения безопасных запросов к конфиденциальным источникам данных.