Agent2Agent stellt eine einheitliche Weboberfläche und API bereit, um Teams von KI-Agenten zu definieren, konfigurieren und zu orchestrieren. Jeder Agent kann einzigartige Rollen wie Forscher, Analyst oder Zusammenfasser zugewiesen bekommen, und die Agenten kommunizieren über integrierte Kanäle, um Daten zu teilen und Teilaufgaben zu delegieren. Die Plattform unterstützt Funktionsaufrufe, Speicher für Erinnerungen und Webhook-Integrationen für externe Dienste. Administratoren können den Fortschritt der Arbeitsabläufe überwachen, Agenten-Logs inspizieren und Parameter dynamisch anpassen, um skalierbare, parallele Aufgaben auszuführen und erweiterte Workflow-Automatisierung zu realisieren.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) bietet ein modulares Framework, in dem auf LLM basierende Agenten autonom IR-Workflows planen und ausführen. Es ermöglicht die Definition von Agentenrollen — wie Abfragegenerator, Dokumentenretriever und Zusammenfasser —, die in anpassbaren Sequenzen laufen. Agenten können Rohtext abrufen, Abfragen anhand Zwischenresultaten verfeinern und extrahierte Passagen zu prägnanten Zusammenfassungen zusammenführen. Das Framework unterstützt Multi-Schritte-Pipelines, einschließlich iterativer Websuche, API-basierter Dateneingabe und lokaler Dokumentenparsing. Entwickler können Agentenparameter anpassen, verschiedene LLMs integrieren und Verhaltensrichtlinien feintunen. AgenticIR bietet außerdem Protokollierung, Fehlerbehandlung und parallele Agentenausführung, um die groß angelegte Informationsbeschaffung zu beschleunigen. Mit minimalem Codeaufwand können Forscher und Entwickler autonome Abfragesysteme prototypisieren und bereitstellen.

AgentFarm bietet einen umfassenden Rahmen zur Koordination vielfältiger KI-Agenten in einem einheitlichen System. Nutzer können spezialisierte Agentenverhaltensweisen in Python skripten, Rollen (Manager, Worker, Analizator) zuweisen und Aufgabenwarteschlangen für parallele Verarbeitung erstellen. Es integriert sich nahtlos mit führenden LLM-Diensten (OpenAI, Azure OpenAI), ermöglicht dynamisches Prompt-Routing und Modellauswahl. Das integrierte Dashboard überwacht den Agentenstatus, protokolliert Interaktionen und visualisiert die Leistungsfähigkeit der Arbeitsabläufe. Mit modularen Plug-ins für benutzerdefinierte APIs können Entwickler die Funktionalität erweitern, Fehlerbehandlung automatisieren und die Ressourcennutzung überwachen. Ideal für die Bereitstellung mehrstufiger Pipelines verbessert AgentFarm Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit in KI-gesteuerter Automatisierung.

Multi-Agent-LLM ist darauf ausgelegt, die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten, die durch große Sprachmodelle angetrieben werden, zu vereinfachen. Benutzer können einzelne Agenten mit einzigartigen Personas, Speicher und externen Tools oder APIs definieren. Ein zentrales AgentManager verwaltet die Kommunikationsschleifen, sodass Agenten Nachrichten in einer gemeinsamen Umgebung austauschen und gemeinsam auf komplexe Ziele hinarbeiten können. Das Framework unterstützt den Austausch von LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Hugging Face), flexible Prompt-Vorlagen, Gesprächshistorien und schrittweise Tool-Kontexte. Entwickler profitieren von integrierten Utilities für Protokollierung, Fehlerbehandlung und dynamisches Agenten-Spawning, was die automatische Steuerung mehrstufiger Workflows, Forschungsaufgaben und Entscheidungsprozesse ermöglicht.