LAWLIA bietet eine strukturierte Schnittstelle zur Definition von Agentenverhalten, Plugin-Tools und Speicherverwaltung für konversationale oder autonome Workflows. Entwickler können mit gängigen LLM-APIs integrieren, Prompt-Vorlagen konfigurieren und benutzerdefinierte Tools wie Suche, Taschenrechner oder Datenbank-Connector registrieren. Über die Agent-Klasse übernimmt LAWLIA Planung, Aktionsausführung und Antwortinterpretation, erlaubt Multi-Turn-Interaktionen und dynamische Tool-Anfrage. Das modulare Design unterstützt die Erweiterung der Fähigkeiten durch Plugins, wodurch Agenten für Kundensupport, Datenanalyse, Code-Unterstützung oder Inhaltsgenerierung entstehen. Das Framework vereinfacht die Agentenentwicklung durch Management von Kontext, Speicher und Fehlerbehandlung unter einer einheitlichen API.

Spellcaster bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von KI-Agenten durch die Verwendung von 'Zaubern' – einer Kombination aus Prompts, Logik und Workflows. Entwickler schreiben YAML-Konfigurationen, um die Rollen, Eingaben, Ausgaben und Orchestrierungsschritte der Agenten zu definieren. Das CLI-Tool führt Zauber aus, leitet Nachrichten weiter und integriert sich nahtlos mit OpenAI, Anthropic und anderen LLM-APIs. Spellcaster verfolgt Ausführungsprotokolle, behält den Gesprächskontext bei und unterstützt benutzerdefinierte Plugins für Vor- und Nachverarbeitung. Die Debugging-Schnittstelle visualisiert die Ablauflogik und Datenflüsse, sodass Fehler bei Prompts und Leistungsprobleme leichter identifiziert werden können. Durch die Abstraktion komplexer Orchestrierungsmuster und die Standardisierung von Prompt-Vorlagen reduziert Spellcaster den Entwicklungsaufwand und sorgt für konsistentes Verhalten der Agenten in verschiedenen Umgebungen.

Steel ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung und den Betrieb von LLM-gesteuerten Agenten in Produktionsumgebungen beschleunigt. Es bietet plattformunabhängige Konnektoren für große Modell-APIs, einen In-Memory- und persistenten Speicher, integrierte Tool-Aufrufmuster, automatische Antwort-Caches und detailliertes Tracing für Beobachtbarkeit. Entwickler können komplexe Agenten-Workflows definieren, benutzerdefinierte Tools (z.B. Suche, Datenbankabfragen und externe APIs) integrieren und Streaming-Ausgaben verwalten. Steel abstrahiert die Komplexität der Orchestrierung, sodass Teams sich auf die Geschäftslogik konzentrieren und schnell KI-gesteuerte Anwendungen iterieren können.

AgentLab ist ein ServiceNow-Rahmenwerk zum Erstellen von KI-Agenten – auch digitale Mitarbeiter genannt – mit einem visuellen Drag-and-Drop-Editor. Benutzer verbinden große Sprachmodelle mit ServiceNow-Tabellen, definieren Absichten und Aktionen und orchestrieren Workflows für Aufgaben wie Vorfallbehebung, Änderungsfreigaben und Wissensabfragen. Agenten können in integrierten Sandboxes getestet, versioniert und in Echtzeit überwacht werden. Mit Konnektoren für externe APIs und Chat-Interfaces ermöglicht AgentLab die Bereitstellung auf Portalen, Microsoft Teams und Slack. Die Plattform bietet Governance-Kontrollen, Prüfpfade und Analyse-Dashboards, um Compliance und Leistung im großen Maßstab sicherzustellen.

Azure AI Foundry Agents Samples bietet Entwicklern eine Vielzahl von Beispielszenarien, die zeigen, wie man Azure AI Foundry SDKs und Dienste nutzt. Es beinhaltet Konversationsagenten mit langfristigem Speicher, Planer-Agenten, die komplexe Aufgaben zerlegen, toolgestützte Agenten, die externe APIs aufrufen, und multimodale Agenten, die Text, Vision und Sprache kombinieren. Jedes Beispiel ist vor-konfiguriert mit Umgebungssetup, LLM-Orchestrierung, Vektorsuche und Telemetrie, um die Prototypenentwicklung und den Einsatz robuster KI-Lösungen auf Azure zu beschleunigen.