Структура Dynamic Multi-Agent RAG Pathway основана на модульной архитектуре, где каждый агент занимается конкретными задачами — retrieval, поиск по векторам, суммирование контекста или генерация, — а центральный менеджер динамически маршрутизирует входы и выходы между ними. Разработчики могут создавать собственных агентов, собирать пайплайны через легко настраиваемые файлы и использовать встроенную поддержку логов, мониторинга и плагинов. Этот фреймворк ускоряет создание сложных решений на базе RAG, обеспечивает адаптивное разбиение задач и параллельную обработку для повышения пропускной способности и точности.

Llama Guard - это AI-агент, сосредоточенный на кибербезопасности. Он постоянно мониторит сетевую активность, выявляет потенциальные угрозы и автоматически реагирует для минимизации рисков. Используя алгоритмы машинного обучения, Llama Guard адаптируется к новым уязвимостям, обеспечивая защиту в режиме реального времени для организаций. Его функции включают анализ угроз, реагирование на инциденты и управление соблюдением, что делает его незаменимым инструментом для защиты критической информации и минимизации нарушений безопасности.