enhance_llm bietet ein modulares Framework zur Orchestrierung von Aufrufen großer Sprachmodelle in definierten Sequenzen, sodass Entwickler Prompts verketten, externe Tools oder APIs integrieren, Konversationen verwalten und bedingte Logik implementieren können. Es unterstützt multiple LLM-Anbieter, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, asynchrone Ausführung, Fehlerbehandlung und Speichermanagement. Durch die Abstraktion der Boilerplate-Arbeit bei der LLM-Interaktion vereinfacht enhance_llm die Entwicklung agentenartiger Anwendungen – wie automatisierte Assistenten, Datenverarbeitungs-Bots und Mehrstufen-Reasoning-Systeme – und erleichtert den Aufbau, die Fehlerbehebung und die Erweiterung komplexer Workflows.

Team Coordination ist eine leichte Python-Bibliothek, die die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten bei der Zusammenarbeit an komplexen Aufgaben vereinfacht. Durch die Definition spezialisierter Agentenrollen—wie Planer, Ausführer, Evaluierer oder Kommunikatoren—können Nutzer ein hochrangiges Ziel in handhabbare Teilaufgaben zerlegen, sie einzelnen Agents zuweisen und eine strukturierte Kommunikation zwischen ihnen fördern. Das Framework handles asynchronous execution, protocol routing und Ergebnisaggregation, was eine effiziente Zusammenarbeit der KI-Agenten ermöglicht. Das Plugin-System unterstützt die Integration mit populären LLMs, APIs und benutzerdefinierter Logik, ideal für Anwendungen in automatisiertem Kundenservice, Forschung, Spiel-KI und Datenverarbeitungspipelines. Mit klaren Abstraktionen und erweiterbaren Komponenten beschleunigt Team Coordination die Entwicklung skalierbarer Multi-Agenten-Workflows.