Интеллектуальный диалоговый агент на базе RAG сочетает слой поиска на основе векторного хранилища с Gemini LLM от Google через LangChain для обеспечения богатого контекстом обмена знаниями. Пользователи вводят и индексируют документы — PDF, веб-страницы или базы данных — в векторную базу данных. При запросе агент извлекает наиболее релевантные фрагменты, вставляет их в шаблон подсказки и генерирует краткие, точные ответы. Модульная архитектура позволяет настраивать источники данных, векторные хранилища, инженерные системы подсказок и бекенды LLM. Этот проект с открытым исходным кодом упрощает разработку специализированных Q&A ботов, исследовательских инструментов и помощников, предоставляющих масштабируемые, быстрые аналитические данные из больших коллекций документов.

Rawr Agent — это модульный, с открытым исходным кодом фреймворк на Python, который позволяет разработчикам строить автономных AI-агентов, оркестрируя сложные рабочие процессы взаимодействия с LLM. Используя LangChain, Rawr Agent позволяет определить последовательности задач через конфигурации YAML или Python-код, интегрируя инструменты такие как веб-API, запросы к базам данных и пользовательские скрипты. В него входят компоненты памяти для хранения истории диалогов и векторных вложений, механизмы кэширования для оптимизации повторных вызовов, а также надежная система логирования и обработки ошибок для мониторинга поведения агента. Его расширяемая архитектура позволяет добавлять собственные инструменты и адаптеры, что делает его подходящим для автоматизированных исследований, анализа данных, составления отчетов и интерактивных чат-ботов. Благодаря простому API команды могут быстро прототипировать и развертывать интеллектуальных агентов для широкого спектра применений.

Agent Visualiser — это инструмент визуализации, ориентированный на разработчиков, который отображает внутренние операции ИИ-агентов в понятных графических потоках. Он подключается к времени выполнения агента, захватывая каждую подсказку, вызов LLM, узел решения, выполнение действия и поиск по памяти. Пользователи могут просматривать эти шаги в интерактивной диаграмме, расширять узлы для проверки параметров и ответов, а также отслеживать логику, приведшую к каждому результату. Инструмент поддерживает LangChain-агенты из коробки, но может быть адаптирован для других фреймворков с помощью простых адаптеров. Предоставляя информацию в реальном времени и подробную разбивку шагов, Agent Visualiser ускоряет отладку, настройку производительности и обмен знаниями внутри команд разработки.