multi_agent_celar設計為模組化的AI平台，能在模擬環境中實現多智能體之間的涌現語言通信。用戶可以通過策略文件定義智能體行為，配置環境參數，並啟動協調訓練，使智能體演化出自己的通信協議以解決合作任務。該框架包含評估腳本、可視化工具，以及對擴展性實驗的支持，非常適合多智能體協作、涌現語言及決策過程的研究。

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。