AgenticRAG обеспечивает модульную архитектуру для создания автономных агентов, использующих генерацию с помощью поиска (RAG). Он предоставляет компоненты для индексирования документов в векторных хранилищах, поиска релевантного контекста и подачи его в LLM для генерации ответов с учетом контекста. Пользователи могут интегрировать внешние API и инструменты, настраивать хранилища памяти для отслеживания истории разговоров и определять собственные рабочие процессы для управления многошаговыми решениями. Фреймворк поддерживает популярные векторные базы данных, такие как Pinecone и FAISS, а также поставщиков LLM, например OpenAI, что позволяет легко переключаться или использовать несколько моделей. Встроенные абстракции для циклов агентов и управления инструментами упрощают разработку задач типа документационных FAQ, автоматизированных исследований и интеллектуальной автоматизации, уменьшая объем шаблонного кода и ускоряя развертывание.

Multi-Agent-LLM предназначен для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов на базе больших языковых моделей. Пользователи могут определять отдельных агентов с уникальными персонажами, хранилищем памяти и встроенными внешними инструментами или API. Централизованный AgentManager управляет циклами коммуникации, позволяя агентам обмениваться сообщениями в общей среде и совместно достигать сложных целей. Фреймворк поддерживает замену провайдеров LLM (например, OpenAI, Hugging Face), гибкие шаблоны запросов, истории разговоров и пошаговые контексты инструментов. Разработчикам доступны встроенные утилиты для логирования, обработки ошибок и динамического создания агентов, что позволяет масштабировать автоматизацию многоступенчатых рабочих процессов, исследовательских задач и пайплайнов принятия решений.