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Agentendesign

  • MIDCA

    MIDCA ist eine Open-Source-Kognitionsarchitektur, die KI-Agenten mit Wahrnehmung, Planung, Ausführung, metakognitivem Lernen und Zielmanagement ermöglicht.
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    Was ist MIDCA?
    MIDCA ist eine modulare Kognitionsarchitektur, die den vollständigen kognitiven Kreislauf intelligenter Agenten unterstützt. Es verarbeitet sensorische Eingaben durch ein Wahrnehmungsmodul, interpretiert Daten, um Ziele zu generieren und zu priorisieren, nutzt einen Planer zur Erstellung von Aktionssequenzen, führt Aufgaben aus und bewertet Ergebnisse durch eine metakognitive Schicht. Das Doppelkreismuster trennt schnelle reaktive Reaktionen von langsameren deliberativen Überlegungen, was Agenten eine dynamische Anpassung ermöglicht. Die erweiterbare Framework und der Open-Source-Code machen es ideal für Forscher und Entwickler, die autonome Entscheidungsfindung, Lernen und Selbstreflexion in KI-Agenten erforschen.
    MIDCA Hauptfunktionen
    • Doppelkreismodell der kognitiven Verarbeitung (reaktiv und deliberativ)
    • Wahrnehmungs- und Interpretationsmodule
    • Zielgenerierung und Priorisierung
    • Integrierte Planung und Ausführungspipeline
    • Metakognitive Überwachung und Bewertung
    • Lernen und Speicherverwaltung
    MIDCA Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Unterstützt nur Python 2.7, eine veraltete Python-Version
    Für Anfänger möglicherweise eine steile Lernkurve
    Begrenzte aktuelle Updates oder sichtbare Community-Aktivität

    Vorteile

    Open Source mit aktivem GitHub-Repository
    Bietet eine einzigartige metakognitive Architektur für KI
    Beinhaltet Demos und umfangreiche Dokumentation
    Ermöglicht Überwachung und Steuerung kognitiver Zyklen

  • ai-agents-trial

    Ein Python-basiertes Framework zum Erstellen benutzerdefinierter KI-Agenten, die LLMs mit Werkzeugen zur Automatisierung von Aufgaben integrieren.
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    Was ist ai-agents-trial?
    ai-agents-trial ist ein Open-Source-Python-Projekt, das demonstriert, wie man autonome KI-Agenten mit LLMs baut. Es bietet modulare Abstraktionen für Agentenplanung, Tool-Aktivierung (z.B. Websuche, Taschenrechner) und Speichermanagement. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge definieren, Aktionen über mehrere Schritte verketten und den Kontext über Sitzungen hinweg speichern. Der Code nutzt OpenAI-APIs zusammen mit Helfer-Utilities, um Workflows zu orchestrieren, und ist ideal für schnelle Prototypen von chatbasierten Assistenten, Forschungs-Bots oder domänspezifischen Automatisierungsagenten. Erweiterungspunkte erlauben das Hinzufügen neuer Konnektoren und Datenquellen ohne Änderung der Kernlogik.

  • AI Library

    Die AI Library ist eine Entwicklerplattform zum Erstellen und Bereitstellen anpassbarer KI-Agenten mit modularen Ketten und Tools.
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    Was ist AI Library?
    Die AI Library bietet ein umfassendes Framework für die Gestaltung und den Betrieb von KI-Agenten. Es umfasst Agentenbauer, Kettenorchestrierung, Modell-Schnittstellen, Tool-Integration und Unterstützung für Vektorspeicher. Die Plattform basiert auf einem API-zentrierten Ansatz, umfangreicher Dokumentation und Musterprojekten. Egal, ob Sie Chatbots, Datenabruf-Agenten oder Automatisierungsassistenten erstellen – die modulare Architektur der AI Library stellt sicher, dass jede Komponente wie Sprachmodelle, Speichereinheiten und externe Tools einfach konfiguriert, kombiniert und in Produktionsumgebungen überwacht werden kann.
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