AgenticIR (Agentic Information Retrieval) обеспечивает модульную структуру, в которой агентов с LLM планируют и выполняют рабочие процессы IR автономно. Можно задавать роли агентов — такие как генерирующий запрос, извлекающий документы и создающий резюме — в настраиваемых последовательностях. Агенты могут получать сырой текст, уточнять запросы на основе промежуточных результатов и объединять извлеченные фрагменты в краткие сводки. Платформа поддерживает многошаговые процессы, включающие итеративный поиск в сети, загрузку данных через API и обработку локальных документов. Разработчики могут настраивать параметры агентов, подключать разные LLM и тонко настраивать политики поведения. AgenticIR также обеспечивает логирование, обработку ошибок и параллельное выполнение агентов для ускорения масштабных задач по сбору информации. При минимальной настройке кода исследователи и инженеры могут прототипировать и запускать автономные системы поиска.

Этот репозиторий предоставляет настраиваемую многоглавую платформу для моделирования центра вызовов такси. Определяет отдельных ИИ-агентов: CustomerAgent для запроса поездок, DispatchAgent для выбора водителей на основе близости, DriverAgent для подтверждения назначений и обновления статусов, а также NotificationAgent для выставления счетов и сообщений. Агенты взаимодействуют через цикл оркестрации с использованием вызовов GPT от OpenAI и памяти, что позволяет асинхронный диалог, обработку ошибок и логирование. Разработчики могут расширять или адаптировать запросы агентов, интегрировать системы в реальном времени и прототипировать рабочие процессы по обслуживанию клиентов и диспетчеризации, основанные на ИИ.