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.

AgenticAppBuilder beschleunigt die Entwicklung von KI-Agenten durch eine Kommandozeilen-Schnittstelle, die produktionsbereite Anwendungen erstellt. Es richtet Sprachmodell-Konfigurationen, Speicher-Backends, Tool-Integrationen und eine Benutzeroberfläche ein, damit Entwickler sich auf die individuelle Agentenlogik konzentrieren können. Die modulare Architektur unterstützt erweiterbare Toolchains, nahtlose API-Schlüssel-Verwaltung und Deployment-Skripte für lokale oder Cloud-Umgebungen, reduziert Boilerplate-Code und beschleunigt Prototyping.