CrewAI Agent Generator использует интерфейс командной строки для инициализации нового проекта ИИ-агента с структурированными папками, примерными шаблонами подсказок, определениями инструментов и тестовыми заготовками. Вы можете настраивать соединения с OpenAI, Azure или пользовательскими LLM-ендпоинтами; управлять памятью агента с помощью векторных хранилищ; организовывать работу нескольких агентов в совместных рабочих процессах; просматривать подробные логи разговоров; и развертывать ваших агентов на Vercel, AWS Lambda или Docker с помощью встроенных скриптов. Это ускоряет разработку и обеспечивает единообразную архитектуру AI-проектов.

LocalAgent использует современные LLM для интерпретации подсказок пользователя и выполнения действий на локальной машине. Он может искать и редактировать файлы, запускать shell-команды, совершать веб-поиски и взаимодействовать с зарегистрированными пользовательскими инструментами. Поддерживая контекст между сессиями, он запоминает предыдущие задачи и переменные. Разработчики могут быстро создавать проекты, рефакторить код или автоматизировать настройку окружения без выхода из терминала. Его модульная структура позволяет легко интегрировать API локальных или удалённых моделей и расширять рабочие процессы с помощью дополнительных инструментов.

RAGApp предназначен для упрощения всего процесса RAG, предоставляя готовые интеграции с популярными векторными базами данных (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) и крупными языковыми моделями (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Включает инструменты для загрузки данных и преобразования документов в векторные представления, механизмы поиска с учетом контекста для точного выбора знаний и встроенный интерфейс чата или REST API сервер для развертывания. Разработчики легко могут расширять или заменять любые компоненты — добавлять пользовательские препроцессоры, интегрировать внешние API как инструменты, или менять провайдеров LLM — используя Docker и CLI инструментарий для быстрого прототипирования и внедрения в производственную среду.