AgentScale 消除了在单个 AI Agent中管理上下文的需求。这使开发者能够专注于核心功能的开发，无需担心会话处理或用户历史记录。通过将这些问题抽象到框架层面，AgentScale 实现了真正模块化和可重用的AI组件的创建。这加速了开发周期，并增强了 AI 系统的可扩展性和灵活性。
AgentScale 的先进 Orchestration 引擎与一套共享核心功能协同工作。这种组合能够智能地路由查询、管理资源并促进代理之间的通信。共享核心处理分布式存储、缓存和安全等关键功能。这种方法优化了性能，提高了一致性，并允许开发者快速部署复杂的多代理系统，无需为每个项目重新发明轮子。
AgentScale 框架代表了 AI Agent 托管和管理的范式转变。它旨在通过提供一个强大的、可扩展的基础设施来解决现代AI系统的复杂性，该基础设施将核心功能与专门的代理任务分离。以下是AgentScale 如何转变AI开发和部署的方式：
AgentScale 的核心，提供以下基本服务：
我们的 RAG 系统采用 Medallion 数据架构，这是一种强大的数据组织和处理方法。这种由Databricks 推广的方法确保您的 AI 系统使用的数据是干净的、可靠的，并且经过优化以便快速检索和分析。
我们的 R4GE 模块化 RAG 系统代表了检索增强生成技术的尖端进展。通过将 RAG 流程分成独特的可优化模块，我们在 AI 驱动的信息处理中提供无与伦比的灵活性、性能和准确性。
