Query-Bot integriert Dokumentenaufnahme, Text-Chunking und Vektor-Embeddings, um einen durchsuchbaren Index aus PDFs, Textdateien und Word-Dokumenten aufzubauen. Mit LangChain und OpenAI GPT-3.5 Turbo verarbeitet es Benutzeranfragen, indem relevante Dokumentpassagen abgerufen und kurze Antworten generiert werden. Die auf Streamlit basierende Benutzeroberfläche erlaubt das Hochladen von Dateien, die Verfolgung des Gesprächsverlaufs und das Anpassen von Einstellungen. Es kann lokal oder in Cloud-Umgebungen bereitgestellt werden und bietet einen erweiterbaren Rahmen für benutzerdefinierte Agenten und Wissensdatenbanken.

Agent-Oriented Architecture (AOA) ist ein robustes Framework, das Entwicklern Werkzeuge zur Erstellung und Wartung intelligenter Multi-Agenten-Systeme bereitstellt. Agenten kapseln Zustand, Verhalten und Interaktionsmuster und kommunizieren über einen asynchronen Nachrichtenbus. AOA umfasst Module für die Agentenregistrierung, -entdeckung und -zusammenführung, was eine dynamische Dienstzusammensetzung ermöglicht. Verhaltensmodellierung unterstützt endliche Zustandsmaschinen, zielorientierte Planung und ereignisgesteuerte Trigger. Das Framework verarbeitet Lebenszyklusereignisse von Agenten wie Erstellung, Sperrung, Migration und Beendigung. Eingebaute Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen erleichtern Leistungsoptimierung und Debugging. Die pluggable Transport-Schicht von AOA unterstützt TCP, HTTP und benutzerdefinierte Protokolle, was es für lokale, Cloud- oder Edge-Bereitstellungen anpassbar macht. Die Integration mit beliebten Bibliotheken gewährleistet nahtlose Datenverarbeitung und KI-Modellintegration.

ExampleAgent ist ein entwicklerorientiertes Toolkit, das die Erstellung KI-gesteuerter Assistenten beschleunigt. Es integriert direkt mit den GPT-Modellen von OpenAI, um die Verarbeitung natürlicher Sprache zu übernehmen, und bietet ein plug-infähiges System für die Hinzufügung benutzerdefinierter Tools oder APIs. Das Framework verwaltet Gesprächskontext, Speicher und Fehlerbehandlung, sodass Agenten Informationsbeschaffung, Aufgabenautomatisierung und Entscheidungsworkflows durchführen können. Mit klaren Code-Vorlagen, Dokumentation und Beispielen können Teams schnell domänenspezifische Agenten für Chatbots, Datenextraktion, Terminplanung und mehr prototypisieren.