NaturalAgents ist ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten mit Speicher, Planung und Tool-Integration unter Verwendung von LLMs zu erstellen.
NaturalAgents ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung und Bereitstellung von LLM-gestützten Agenten vereinfacht. Es bietet Module für Speichermanagement, Kontextverfolgung und Tool-Integration, sodass Agenten Informationen über lange Sitzungen speichern und abrufen können. Ein hierarchischer Planer orchestriert mehrstufiges Denken und Handlungen, während ein Erweiterungssystem benutzerdefinierte Plugins und externe API-Aufrufe unterstützt. Eingebaute Protokollierung und Analysen ermöglichen es Entwicklern, die Leistung der Agenten zu überwachen und Workflow-Probleme zu debuggen. NaturalAgents unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Ausführung, was es flexibel für interaktive Anwendungsfälle und automatisierte Pipelines macht.
NaturalAgents Hauptfunktionen
Speichermanagement-Module
Tool-Integrations-Framework
Hierarchischer Planungs-Engine
Kontextverfolgung und -abruf
Plugin- und Erweiterungssystem
Asynchrone Aufgabenverarbeitung
Sitzungsprotokollierung und Analysen
NaturalAgents Vor- und Nachteile
Nachteile
Vorteile
Kein Code erforderlich, wodurch die einfache Erstellung von Agenten ermöglicht wird.
Verwendung von einfachem Englisch zum Erstellen von Agenten.
Kollaborative Funktionen zum Speichern und Wiederverwenden von Agenten-Rezepten.
Einfacher und intuitiver Notion-ähnlicher Editor.
Ein Blaupausen-Framework, das die Orchestrierung mehrerer LLM-Agenten ermöglicht, um komplexe Aufgaben kollaborativ mit anpassbaren Rollen und Werkzeugen zu lösen.
Multi-Agent-Blueprint ist ein umfassender Open-Source-Codebasis zum Aufbau und zur Orchestrierung mehrerer KI-gesteuerter Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Im Kern bietet es ein modulares System zur Definition verschiedener Agentenrollen – wie Forscher, Analysten und Ausführer – mit eigenen Speichereinheiten und Prompt-Vorlagen. Das Framework integriert nahtlos große Sprachmodelle, externe Wissens-APIs und benutzerdefinierte Werkzeuge, um dynamische Aufgabendelegation und iterative Feedback-Schleifen zwischen den Agenten zu ermöglichen. Es enthält zudem integrierte Protokollierung und Überwachung, um Agenteninteraktionen und -ausgaben zu verfolgen. Mit anpassbaren Arbeitsabläufen und austauschbaren Komponenten können Entwickler und Forscher schnell Multi-Agenten-Pipelines für Anwendungen wie Inhaltsgenerierung, Datenanalyse, Produktentwicklung oder automatisierten Kundendienst prototypisieren.