llm-lab обеспечивает гибкий набор инструментов для создания интеллектуальных агентов с использованием больших языковых моделей. Включает движок оркестровки агентов, поддержку пользовательских шаблонов, отслеживание состояния и памяти, а также бесшовную интеграцию с внешними API и плагинами. Пользователи могут писать сценарии, определять цепочки инструментов, симулировать взаимодействия и собирать журналы производительности. В рамках также есть встроенный тестовый набор для проверки поведения агентов на соответствие ожидаемым результатам. Благодаря расширяемости, llm-lab позволяет разработчикам менять поставщиков LLM, добавлять новые инструменты и совершенствовать логику агентов через итерационные эксперименты.

Advanced_RAG предоставляет модульную цепочку для задач генерации с дополнением поиска, включая загрузчики документов, конструкторы векторных индексов и менеджеры цепочек. Пользователи могут настраивать различные базы данных векторов (FAISS, Pinecone), изменять стратегии поиска (по сходству, гибридный), интегрировать любые LLM для получения контекстных ответов. Также поддерживаются метрики оценки и ведение логов для оптимизации производительности. Разработан для масштабируемости и расширяемости в производственной среде.