Arenas разработана для оптимизации жизненного цикла разработки агентов, основанных на LLM. Разработчики могут определять персоны агентов, интегрировать внешние API и инструменты в виде плагинов, а также создавать многошаговые рабочие процессы с помощью гибкого DSL. Фреймворк управляет памятью диалогов, обработкой ошибок и логированием, обеспечивая создание устойчивых RAG-пайплайнов и совместную работу нескольких агентов. С помощью интерфейса командной строки и API REST команды могут прототипировать агентов локально и развертывать как микросервисы или приложениями в контейнерах. Arenas поддерживает популярных поставщиков LLM, предлагает панели мониторинга и включает предустановленные шаблоны для распространённых сценариев. Эта гибкая архитектура снижает объем шаблонного кода и ускоряет вывод решений на базе AI в таких областях, как взаимодействие с клиентами, исследования и обработка данных.

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.