Der Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototyp bietet ein robustes Toolkit für Entwickler, um kontextbewusste KI-Agenten zu implementieren. Es nutzt Vektorembeddings zur Speicherung historischer Nutzerdaten, ermöglicht eine effiziente Abfrage relevanter Kontextschnipsel und fasst lange Gespräche automatisch zusammen, um innerhalb der Token-Limits der LLMs zu bleiben. Entwickler können Strategien zur Priorisierung des Kontexts konfigurieren, den Lebenszyklus des Speichers verwalten und benutzerdefinierte Abfrage-Pipelines integrieren. CCE unterstützt modulare Plug-in-Architekturen für Einbettungsanbieter und Speichersysteme und bietet Flexibilität für den Einsatz in verschiedenen Projekten. Mit integrierten APIs für Speicherung, Abfrage und Zusammenfassung von Kontext vereinfacht CCE die Erstellung personalisierter Konversationsanwendungen, virtueller Assistenten und kognitiver Agenten mit langfristigem Gedächtnis.

DemoGPT ist ein Open-Source-Python-Projekt, das die Kernkonzepte von KI-Agenten mit OpenAI GPT-Modellen demonstriert. Es implementiert eine konversationelle Schnittstelle mit persistentem Speicher, der in JSON-Dateien gespeichert wird, um kontextbewusste Interaktionen über Sitzungen hinweg zu ermöglichen. Das Framework unterstützt dynamische Tool-Ausführung, wie Websuche, Berechnungen und benutzerdefinierte Erweiterungen, durch eine pluginartige Architektur. Durch die einfache Konfiguration Ihres OpenAI API-Schlüssels und die Installation der Abhängigkeiten können Benutzer DemoGPT lokal ausführen, um Chatbots zu entwickeln, Multi-Turn-Dialogflüsse zu erkunden und agentengetriebene Workflows zu testen. Diese umfassende Demo bietet Entwicklern und Forschern eine praktische Grundlage zum Erstellen, Anpassen und Experimentieren mit GPT-gestützten Agenten in realen Szenarien.