Minerva ist ein erweiterbares KI-Agenten-Framework, das entwickelt wurde, um komplexe Workflows unter Verwendung großer Sprachmodelle zu automatisieren. Entwickler können externe Werkzeuge wie Websuche, API-Aufrufe oder Dateiverarbeitungsprogramme integrieren, benutzerdefinierte Planungsstrategien definieren und konversationellen oder persistenten Speicher verwalten. Minerva unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Aufgabenausführung, konfigurierbare Protokollierung und eine Plugin-Architektur, was es einfach macht, intelligente Agenten zu prototypisieren, zu testen und bereitzustellen, die in realen Szenarien reasoning, Planung und Tool-Nutzung beherrschen.

FMAS (Flexible Multi-Agent System) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Erstellung, Ausführung und Visualisierung von Multi-Agenten-Simulationen. Sie können Agenten mit benutzerdefinierter Entscheidungslogik definieren, ein Umweltmodell konfigurieren, Kommunikationskanäle einrichten und skalierbare Simulationen durchführen. FMAS bietet Anschlüsse für die Überwachung des Agentenstatus, Fehlerbehebung bei Interaktionen und Ergebnisausgaben. Die modulare Architektur unterstützt Plugins für Visualisierung, Metriksammlung und Integration mit externen Datenquellen, was es ideal für Forschung, Bildung und Realwelt-Prototypen autonomer Systeme macht.

LobeHub bietet eine Vielzahl von Funktionen, die entwickelt wurden, um die Entwicklung von KI-Modellen für alle zugänglich zu machen. Benutzer können problemlos Datensätze hochladen, Modellspezifikationen auswählen und Parameter über eine einfache Benutzeroberfläche anpassen. Die Plattform bietet auch Integrationsoptionen, die es den Benutzern ermöglichen, ihre Modelle schnell für reale Anwendungen bereitzustellen. Durch die Optimierung des Modelltrainingsprozesses richtet sich LobeHub sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Entwickler, die nach Effizienz und Benutzerfreundlichkeit suchen.