llm-lab stellt ein flexibles Toolkit zum Erstellen intelligenter Agenten mit großen Sprachmodellen bereit. Es umfasst eine Agenten-Orchestrierungs-Engine, Unterstützung für benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, Speicher- und Zustandsverfolgung sowie nahtlose Integration mit externen APIs und Plugins. Benutzer können Szenarien schreiben, Toolchains definieren, Interaktionen simulieren und Leistungsprotokolle sammeln. Das Framework bietet auch eine integrierte Test-Suite, um das Verhalten der Agenten mit erwarteten Ergebnissen zu validieren. Durch seine Erweiterbarkeit ermöglicht llm-lab Entwicklern, LLM-Anbieter auszutauschen, neue Tools hinzuzufügen und die Agentenlogik durch iterative Experimente weiterzuentwickeln.

MASChat bietet einen flexiblen Rahmen zur Steuerung von Gesprächen zwischen mehreren KI-Agenten, die von Sprachmodellen angetrieben werden. Entwickler können Agenten mit spezifischen Rollen – wie Forscher, Zusammenfasser oder Kritiker – definieren und deren Eingabeaufforderungen, Berechtigungen und Kommunikationsprotokolle festlegen. Der zentrale Manager von MASChat kümmert sich um Nachrichtenrouting, die Kontexterhaltung und protokolliert Interaktionen für Nachverfolgbarkeit. Durch die Koordination spezialisierter Agenten zerlegt MASChat komplexe Aufgaben – wie Recherche, Inhaltsproduktion oder Datenanalyse – in parallele Workflows, was Effizienz und Erkenntnisse verbessert. Es integriert die OpenAI GPT-APIs oder lokale LLMs und ermöglicht Plugin-Erweiterungen für benutzerdefinierte Verhaltensweisen. MASChat ist ideal für die Modellierung von Multi-Agenten-Strategien, die Simulation kollaborativer Umgebungen und die Erforschung emergenter Verhaltensweisen in KI-Systemen.