TensorBlock 旨在簡化機器學習流程，提供彈性 GPU 叢集、整合的 MLOps 管道與靈活的部署選項。專注於易用性，使資料科學家與工程師能在數秒內啟動 CUDA 支援的實例進行模型訓練、管理資料集、追蹤實驗並自動記錄指標。訓練完成後，模型可作為可擴展的 RESTful 端點部署、排程批次推理工作，或匯出 Docker 容器。平台亦包含角色基礎存取控制、使用儀表板與成本優化報告。透過抽象化基礎建設複雜度，TensorBlock 可加快開發週期，並確保具有可重現性、準備量產的 AI 解決方案。

在核心層面，進階 RAG 為開發者提供模組化架構來實作 RAG 工作流程。框架具有可插拔的元件，用於文件攝取、區塊策略、嵌入生成、向量存儲持久化與 LLM 調用。這種模組化允許用戶混合和匹配嵌入後端（OpenAI、HuggingFace 等）與向量資料庫（FAISS、Pinecone、Milvus）。進階 RAG 還包含批次工具、快取層和精確度/召回率評估腳本。通過抽象化常見的 RAG 模式，它減少了樣板程式碼，並加快實驗速度，非常適合知識型聊天機器人、企業搜尋與大量文件的動態摘要。

Java-Action-Storage 是LightJason多智能體框架的核心組件，專為端到端存儲代理動作而設。它定義了一個通用的 ActionStorage 接口，配備了流行數據庫和文件系統的適配器，支持異步和批量寫入，並管理多個代理的並發訪問。用戶可以配置存儲策略、查詢歷史行為記錄，並重播序列以審計系統行為或在失敗後恢復代理狀態。該模組通過簡單的依賴注入進行集成，便於在基於Java的AI專案中快速採用。