ROSA (Rover Sequencing & Autonomy) ist ein umfassendes Autonomie-Framework, das vom Jet Propulsion Laboratory der NASA für Raumfahrtrobotik entwickelt wurde. Es verfügt über einen modularen KI-Planer, einen constraints-weisen Scheduler und integrierte Simulatoren, die validierte Befehlsssequenzen für Rover-Bedienungen erzeugen. Nutzer können Missionsziele, Ressourcenbeschränkungen und Sicherheitsregeln definieren; ROSA erstellt optimale Ausführungspläne, erkennt Konflikte und unterstützt schnelle Neuprogrammierung bei unerwarteten Ereignissen. Seine Plugin-Architektur erlaubt die Integration mit benutzerdefinierten Sensoren, Aktuatoren und Telemetrie-Analysetools und ermöglicht End-to-End-Missionautonomie zur planetaren Erforschung.

TinyAuton bietet eine minimalistische, erweiterbare Architektur zum Aufbau autonomer Agenten, die mithilfe von GPT-Modellen von OpenAI Aufgaben planen, ausführen und verfeinern. Es enthält eingebaute Module zur Zieldefinition, Gesprächskontextverwaltung, Toolaufruf und Protokollierung der Agententscheidungen. Durch iterative Selbstreflexionsschleifen kann der Agent Ergebnisse analysieren, Pläne anpassen und fehlgeschlagene Schritte erneut versuchen. Entwickler können externe APIs oder lokale Skripte als Tools integrieren, Speicher oder Zustand einrichten und die Denkprozesse des Agenten anpassen. TinyAuton ist für eine schnelle Prototypentwicklung von KI-gesteuerten Workflows optimiert, von Datenextraktion bis Codegenerierung, alles in wenigen Zeilen Python.

Azure AI Foundry Agents Samples bietet Entwicklern eine Vielzahl von Beispielszenarien, die zeigen, wie man Azure AI Foundry SDKs und Dienste nutzt. Es beinhaltet Konversationsagenten mit langfristigem Speicher, Planer-Agenten, die komplexe Aufgaben zerlegen, toolgestützte Agenten, die externe APIs aufrufen, und multimodale Agenten, die Text, Vision und Sprache kombinieren. Jedes Beispiel ist vor-konfiguriert mit Umgebungssetup, LLM-Orchestrierung, Vektorsuche und Telemetrie, um die Prototypenentwicklung und den Einsatz robuster KI-Lösungen auf Azure zu beschleunigen.