Ratel

Moderna AI-agenter står inför en grundläggande utmaning: varje API-anrop innehåller scheman för alla tillgängliga verktyg, vilket ökar tokenförbrukningen och försämrar svarskvaliteten. Ratel löser detta genom ”context engineering”, en teknik som strategiskt visar endast de mest relevanta funktionerna i varje steg.

Höjdpunkter

• Cirka 80 % färre tokens per API-anrop genom selektiv visning av verktyg
• BM25 och semantisk sökning direkt i processen utan externa beroenden
• Stegvis hantering av färdigheter anpassad efter samtalets sammanhang
• SDK:er för TypeScript, Python och Rust med integrerade exempel
• Produktionsklart med prestandatestsvit och adapter för Model Context Protocol

Ratel är byggt av utvecklare som levererar AI-agenter och minskar hallucinationer genom att ta bort brus, sänker kostnader genom att eliminera överflödiga scheman och kan skalas från prototyper till produktionssystem. Ramverket har öppen källkod under Apache 2.0 och får användas, ändras och integreras kostnadsfritt i alla projekt.