agentic-rag

18 lições para começar a construir agentes de IA

Banco de dados de contexto autoevolutivo para agentes de IA. Unifique a memória do agente, RAG de conhecimento e habilidades.

Um sistema de curadoria de conhecimento impulsionado por LLM que pesquisa um tópico e gera um relatório completo com citações.

Este repositório apresenta várias técnicas avançadas para sistemas de Geração Aumentada de Recuperação (RAG). Cada técnica possui um tutorial detalhado em notebook.

Framework de orquestração de IA de código aberto para a construção de aplicações LLM prontas para produção e com engenharia de contexto. Projete pipelines modulares e fluxos de trabalho de agentes com controle explícito sobre recuperação, roteamento, memória e geração. Desenvolvido para agentes escaláveis, RAG, aplicações multimodais, busca semântica e sistemas conversacionais.

MCP de busca de código para o Claude Code. Torne toda a base de código o contexto para qualquer agente de programação.

Deeplake é um runtime de dados de IA para agentes. Oferece postgres serverless com um datalake multimodal, permitindo recuperação e treinamento escaláveis

Alternativa de código aberto para pesquisa profunda, raciocínio e busca em dados privados. Escrito em Python.

Biblioteca de memória para a construção de agentes com estado.

Plataforma de agentes de conhecimento multilocatário com hospedagem própria: RAG unificado, grafos de conhecimento, multiagentes, MCP/Skills, sandbox e gerenciamento de permissões.

Nexent é uma plataforma zero-code para autogeração de agentes de IA de nível de produção usando princípios de Harness Engineering — ferramentas unificadas, habilidades, memória e orquestração com restrições integradas, loops de feedback e planos de controle.

Tudo o que você precisa saber para construir sua própria aplicação RAG

Um RAG agente modular construído com LangGraph — aprenda sobre agentes de Geração Aumentada por Recuperação em minutos.

Agente RAG Agentic de nível empresarial - cobertura completa de ponta a ponta de análise de documentos, recuperação multicanal, reconhecimento de intenção, reescrita de perguntas, memória de sessão, chamadas de ferramentas MCP e raciocínio profundo. Implementação de engenharia completa do zero para cenários de negócios reais.

Sistemas multiagentes, memória, planejamento e loops de raciocínio

Integração de GraphRAG, LightRAG e Neo4j-llm-graph-builder para construção e busca de grafos de conhecimento. Combina a tecnologia DeepSearch para raciocínio em RAG privado e inclui um framework de avaliação personalizado para GraphRAG.

Plataforma RAG de código aberto: inclui citações, pesquisa profunda, suporte a mais de 22 formatos de arquivo, partições, servidor MCP e muito mais.

Agentic-RAG explora sistemas avançados de Geração Aumentada por Recuperação aprimorados com agentes LLM de IA.

AuditPilot: agentes de IA corporativos auditáveis para fluxos de trabalho baseados em evidências, ferramentas governadas, estruturas de avaliação, revisão humana e entrega de remediação.

Nuwax Agent OS - Uma plataforma de desenvolvimento e operação de agentes de IA de nível empresarial - Oferece uma solução completa para criação e distribuição de agentes, gerenciamento de base de conhecimento, proxy de modelos, sistema de memória e ecossistema de plugins.

[ACL 2026 KnowFM] Recursos incríveis para Pesquisa Profunda Agente (Awesome Agentic Deep Research Resources)

Healthy Diet AI Agent é um backend em Bun + TypeScript para chat de nutrição, análise de imagens de alimentos, ingestão de documentos RAG e orientação de dieta baseada em conhecimento.

Repositório do curso prático de LangGraph para construir agentes de LLM prontos para produção com fluxos de trabalho de Agentic RAG, ReAct e reflexão.

RAGLight é um framework modular para Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ele facilita a integração de diferentes LLMs, embeddings e vector stores, e agora inclui integração perfeita com MCP para conectar ferramentas externas e fontes de dados.

A biblioteca .NET para construir agentes de IA com mais de 30 conectores integrados.

YT Navigator: Explorador de conteúdo do YouTube impulsionado por IA que permite pesquisar e conversar com vídeos de canais usando agentes de IA. Extraia insights de horas de conteúdo em segundos com busca semântica e carimbos de data/hora precisos.

RAG agêntico para busca de documentos locais e auto-hospedados: recuperação híbrida, reordenação e RAG multimodal em LanceDB embutido, com análise Docling e um servidor MCP

企业级 AI 智能体 Agent 平台，覆盖智能对话、文档知识问答、联网搜索、RAG 检索、MCP 工具协议、Skills 扩展等完整能力。三层执行器体系、双通道混合检索、组合式切块引擎、会话记忆管理、全链路可观测，每个环节都经过深 度设计和工程化打磨。

NextPlaid, ColGREP: Busca multi-vetorial, do banco de dados aos agentes de codificação.