Der Blockchain KI-Agent integriert große Sprachmodelle mit Multi-Chain-Unterstützung, um schnelle und präzise Blockchain-Datenabfragen durch natürliche Sprache bereitzustellen. Nutzer stellen Fragen wie 'Wie hoch war die Gas-Nutzung im letzten Ethereum-Block?' oder 'Zeig mir die neuesten Transaktionen für eine Solana-Adresse', und der Agent ruft automatisch die zugrunde liegenden RPC-Aufrufe für Bitcoin-, Ethereum- und Solana-Knoten auf. Basierend auf Python und unter Verwendung von web3.py, solana-py und Bitcoin-Bibliotheken, verarbeitet er nahtlos Blockdaten, Transaktionsanalysen, Kontostände und Preisinformationen. Die modulare Architektur ermöglicht es Entwicklern, den Agenten mit benutzerdefinierten Funktionen zu erweitern oder Unterstützung für zusätzliche Chains hinzuzufügen. Dieses Tool ermöglicht Blockchain-Entwicklern, Analysten, Pädagogen und Enthusiasten den Zugriff auf komplexe On-Chain-Daten, ohne Low-Level-Code schreiben zu müssen.

Joule ist SAPs intelligenter KI-Agent, der entworfen wurde, um zu verändern, wie Unternehmen Daten für Entscheidungsfindungen nutzen. Er integriert sich nahtlos in bestehende Systeme, um Echtzeit-Einblicke in den Betrieb zu bieten, die es den Nutzern ermöglichen, informierte Entscheidungen zu treffen, die Produktivität und Effizienz steigern. Mit den Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann Joule Benutzeranfragen verstehen und schnell maßgeschneiderte Informationen bereitstellen, sodass kritisches Geschäfts-know-how jederzeit verfügbar ist. Seine Fähigkeit, aus Benutzerinteraktionen zu lernen, bedeutet auch, dass Joule sich ständig verbessert und mit den Bedürfnissen des Unternehmens weiterentwickelt.

Der RAG-basierte intelligente Konversations-KI-Agent kombiniert eine vektorbasierte Speicherabfrageschicht mit Google’s Gemini LLM via LangChain, um kontextreiche, konversationelle Wissensextraktion zu ermöglichen. Nutzer inserieren und indexieren Dokumente—PDFs, Webseiten oder Datenbanken—in eine Vektor-Datenbank. Bei einer Anfrage ruft der Agent die relevantesten Passagen ab, speist sie in eine Eingabeschablone ein und generiert prägnante, genaue Antworten. Modulare Komponenten erlauben die Anpassung von Datenquellen, Vektorspeichern, Prompt-Engineering und LLM-Backends. Dieses Open-Source-Framework vereinfacht die Entwicklung domänenspezifischer Q&A-Bots, Wissens-Explorer und Forschungsassistenten und liefert skalierbare, Echtzeit-Einblicke aus großen Dokumentensammlungen.