LLM-Blender-Agent ermöglicht Entwicklern den Aufbau modularer, Multi-Agenten-KI-Systeme, indem LLMs in kollaborative Agenten eingebettet werden. Jeder Agent kann Tools wie Python-Ausführung, Web-Scraping, SQL-Datenbanken und externe APIs nutzen. Das Framework verwaltet Gesprächsspeicher, schrittweise Argumentation und Tool-Orchestrierung, was Aufgaben wie Berichterstellung, Datenanalyse, automatisierte Recherche und Workflow-Automatisierung ermöglicht. Basierend auf LangChain ist es leichtgewichtig, erweiterbar und funktioniert mit GPT-3.5, GPT-4 und anderen LLMs.

Im Kern bietet AGIFlow eine intuitive Oberfläche, auf der Benutzer KI-Agenten zu dynamischen Workflows zusammenstellen können, die Auslöser, bedingte Logik und Daten austausch zwischen Agenten definieren. Jeder Agentenknoten kann benutzerdefinierten Code ausführen, externe APIs aufrufen oder vorgefertigte Modelle für NLP, Vision oder Datenverarbeitung nutzen. Mit integrierten Connectors zu beliebten Datenbanken, Webservices und Messaging-Plattformen vereinfacht AGIFlow die Integration und Orchestrierung systemübergreifend. Versionskontroll- und Rollback-Funktionen ermöglichen es Teams, schnell zu iterieren, während Echtzeit-Protokolle, Metrik-Dashboards und Alarme Transparenz und Zuverlässigkeit gewährleisten. Nach erfolgreichem Testen können Workflows auf skalierbarer Cloud-Infrastruktur mit Planungsoptionen bereitgestellt werden, was Unternehmen ermöglicht, komplexe Prozesse wie Berichtgenerierung, Kundensupport-Weiterleitung oder Forschungs-Pipelines zu automatisieren.

AgentIn ist ein auf Python basiertes KI-Agenten-Framework, das die Entwicklung dialog- und aufgabengetriebener Agenten beschleunigt. Es bietet integrierte Speicher-Module zur Kontextpersistenz, dynamische Tool-Integration zum Aufruf externer APIs oder lokaler Funktionen sowie ein flexibles Prompt-Template-System für individuelle Interaktionen. Die Orchestrierung mehrerer Agents ermöglicht parallele Workflows, während Logging und Caching Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit verbessern. Es ist leicht konfigurierbar über YAML oder Python-Code, unterstützt gängige LLM-Anbieter und kann mit eigenen Plugins erweitert werden.