Real-Agents soll die Erstellung und Koordination von KI-gestützten Agenten vereinfachen, die komplexe Aufgaben autonom ausführen können. Basierend auf Python und kompatibel mit major großen Sprachmodellen, bietet das Framework eine modulare Architektur mit Kernkomponenten für Sprachverständnis, Schlussfolgerung, Speicher und Werksexecution. Entwickler können externe Dienste wie Web-APIs, Datenbanken und benutzerdefinierte Funktionen schnell integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern. Real-Agents unterstützt Speichermechanismen zur Beibehaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg, ermöglicht Multi-Turn-Gespräche und lang laufende Workflows. Die Plattform enthält zudem Tools für Protokollierung, Debugging und Skalierung von Agenten in Produktionsumgebungen. Durch die Abstraktion niedriger Ebenen vereinfacht Real-Agents den Entwicklungszyklus, sodass Teams sich auf aufgabenspezifische Logik und effiziente automatisierte Lösungen konzentrieren können.

SimplerLLM bietet Entwicklern eine minimalistische API zum Zusammenstellen von LLM-Ketten, zum Definieren von Agentenaktionen und zum Orchestrieren von Werkzeugaufrufen. Mit integrierten Abstraktionen für Gedächtnis, Prompt-Vorlagen und Ausgabeverarbeitung können Nutzer schnell Gesprächsagenten implementieren, die den Kontext über Interaktionen hinweg aufrechterhalten. Das Framework integriert sich nahtlos mit OpenAI, Azure und HuggingFace-Modellen und unterstützt erweiterbare Toolkits für Suchen, Rechner und benutzerdefinierte APIs. Sein leichtgewichtiges Kernkonzept minimiert Abhängigkeiten, was eine agile Entwicklung und einfache Bereitstellung auf Cloud oder Edge ermöglicht. Ob beim Erstellen von Chatbots, QA-Assistenten oder Aufgabenautomatisierern, SimplerLLM vereinfacht End-to-End-LLM-Agentenpipelines.