Pebbling AI 是一個專用的記憶體基礎設施，旨在提升 AI 代理的能力。透過向量存儲整合、檢索增強生成支援與可自訂的記憶體修剪，確保有效率的長期語境處理。開發者可定義記憶體架構、建構知識圖譜並設定保持策略，以優化 Token 使用率與相關性。配備分析儀表板，團隊可以監控記憶性能與用戶互動。平台也支援多代理協作，讓不同代理共享並存取共同知識。不論是建立對話機器人、虛擬助理或自動化流程，Pebbling AI 都能簡化記憶體管理，交付個人化且豐富語境的體驗。

Rubra提供一個統一框架，用於建立能與外部工具、API或知識庫互動的AI代理。用戶使用簡單的JSON或SDK介面定義代理行為，並連接網路搜尋、文件檢索、試算表操作或領域專屬API等功能。平台支援檢索增強生成流程，使代理能取得相關資料並產生有根據的回應。開發者可以在互動控制台測試與除錯代理，監控性能指標並按需擴展部署。透過安全驗證、角色管理與詳細使用記錄，Rubra簡化企業等級代理的建立。無論是構建客服機器人、自動研究助手或工作流程協調代理，Rubra都能加速開發與部署。

可控RAG框架提供一個模組化的方法來建構檢索增強生成系統。它允許配置和串聯檢索組件、記憶模塊以及生成策略。開發者可插入不同的大型語言模型（LLM）、向量資料庫和策略控制器，以調整文檔在生成前的提取和處理方式。基於Python，包含索引、查詢、對話歷史追蹤和行動控制流程等工具，適用於聊天機器人、知識助手及研究工具。

MCP Context Forge允許開發者定義多個通道，如文本、代碼、嵌入和自定義元數據，並將它們組織成連貫的上下文窗口供AI代理使用。通過其管道架構，自動進行數據源的分段、加注釋豐富，並根據可配置策略（如優先級加權或動態修剪）合併通道。該框架支持自適應上下文長度管理、檢索增強生成，並與IBM Watson和第三方LLM進行無縫集成，確保AI代理獲取相關、簡潔且最新的上下文。此舉提升了會話AI、文件問答和自動摘要等任務的性能。