Agentic-RAG-DeepSeek結合代理式調度與RAG技術，促使先進的對話和研究應用得以實現。其先處理文件語料庫，運用大語言模型（LLMs）生成嵌入並存入DeepSeek向量資料庫。運行時，AI代理會檢索相關段落，構建上下文感知的提示，並利用LLMs合成準確、簡潔的回應。該框架支持多步推理流程、工具操作和可定制的策略，以彈性控制代理行為。開發者能擴充組件、整合額外API或工具，並監控代理性能。無論是建立動態問答系統、自動研究助手或特定領域的聊天機器人，Agentic-RAG-DeepSeek都提供一個可擴展、模組化的平台，用於檢索驅動的AI解決方案。

Agentic Shared Memory為基於AI的多代理環境提供一個強大的上下文數據管理解決方案。使用向量嵌入和高效資料結構，存儲代理的觀察、決策與狀態轉移，實現無縫的上下文檢索與更新。代理可查詢共享記憶，以存取過去的互動或全球知識，促進行為的一致性與合作解決問題。此函式庫支援與LangChain等流行AI框架或自訂代理協調者的即插即用整合，提供可定制的保留策略、上下文窗口及搜索功能。透過抽象記憶管理，開發者專注於代理邏輯，同時確保在分散或集中的部署中記憶體的可擴展性與一致性，提升系統整體性能，減少重複計算，並增強代理智力。