此基於RAG的智慧對話AI代理，結合支持向量存儲的檢索層與Google的Gemini LLM，通過LangChain推動富含語境的知識提取。用戶將PDF、網頁或資料庫中的文件索引到向量資料庫中。當提問時，代理會檢索最相關的段落，並輸入提示模板，生成簡潔且準確的答案。模組化元件允許自訂資料來源、向量存儲、提示工程與LLM後端。此開源框架簡化開發領域專屬問答機器人、知識探索者與研究助手，能從大量文檔中即時擷取可擴展的洞見。

Rawr Agent 是一個模組化、開源的 Python 框架，讓開發者能透過協調複雜的 LLM 互動流程來構建自主式 AI 代理。利用 LangChain 的底層支援，Rawr Agent 允許用 YAML 配置或 Python 程式碼定義任務序列，並加入 Web API、資料庫查詢和自定義腳本等工具。它包含用於存儲對話歷史和向量嵌入的記憶元件、優化重複呼叫的快取機制，以及用於監控代理行為的豐富日誌與錯誤管理。其擴展架構支援自訂工具和介面，適用於自動化研究、資料分析、報告生成與互動聊天機器人等任務。通過簡單 API，團隊能快速原型設計並部署多樣化應用的智能代理。

Agent Visualiser 是一個以開發者為中心的可視化工具，將 AI 代理的內部操作映射為直觀的圖形流程。它連接到代理的運行時，捕捉每個提示、LLM 調用、決策節點、行動執行和記憶查詢。用戶可以在交互式圖表中查看這些步驟，展開節點以檢查參數和回應，並追蹤導致每個結果的邏輯路徑。該工具原生支援 LangChain 代理，但也可透過簡單的適配器調整以支持其他框架。藉由提供實時洞察和詳細步驟分解，Agent Visualiser 加速除錯、性能調整與團隊知識分享。