Ratel

Moderne AI-agents lopen tegen een fundamenteel probleem aan: elke API-aanroep bevat schema's voor alle beschikbare tools, waardoor het tokengebruik stijgt en de kwaliteit van antwoorden afneemt. Ratel lost dit op met context engineering, een techniek die bij elke stap alleen de relevantste mogelijkheden beschikbaar maakt.

Hoogtepunten

• Ongeveer 80% minder tokens per API-aanroep door tools selectief beschikbaar te stellen
• In-process BM25 en semantisch zoeken zonder externe afhankelijkheden
• Stapsgewijs beheer van vaardigheden, afgestemd op de gesprekscontext
• SDK's voor TypeScript, Python en Rust met geïntegreerde voorbeelden
• Klaar voor productie, met benchmarks en een adapter voor Model Context Protocol

Ratel is ontwikkeld door makers die zelf AI-agents uitbrengen. Het framework vermindert hallucinaties door ruis weg te nemen, verlaagt kosten door overbodige schema's te vermijden en schaalt van prototypes tot productiesystemen. Het is opensource onder Apache 2.0 en mag gratis worden gebruikt, aangepast en in elk project worden geïntegreerd.