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Die besten Automatisierungsframework-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte Automatisierungsframework-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

Automatisierungsframework

  • huginn

    Huginn ist eine Open-Source-Plattform zur Erstellung und Verwaltung automatisierter Agenten, die Ereignisse überwachen und Aufgaben ausführen.
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    Was ist huginn?
    Huginn ist ein vielseitiges, Open-Source-Automatisierungsframework, das Benutzern ermöglicht, Agenten zu erstellen, um Daten von verschiedenen Quellen wie Webseiten, APIs, sozialen Medien und E-Mails zu überwachen, zu sammeln und zu verarbeiten. Jeder Agent kann so konfiguriert werden, dass er bei Ereignissen ausgelöst wird, Daten transformiert und an andere Agenten oder externe Dienste weitergibt. Mit integrierter Planung, Protokollierung und einer Vielzahl von Agententypen—wie RSSAgent, EmailAgent, WebhookAgent und DataOutputAgent—unterstützt Huginn komplexe Workflows und bedingte Logik. Es läuft auf Linux, macOS, Windows oder Docker und kann mit benutzerdefiniertem Ruby-Code oder Docker-Containern für spezielle Aufgaben und Integrationen erweitert werden.
    huginn Hauptfunktionen
    • Ereignisgesteuerte Agentenerstellung
    • Vordefinierte Agententypen für RSS, E-Mail, Webhooks und mehr
    • Visuelle Workflow-Kettenbildung
    • Integrierter Scheduler und Protokollierung
    • Anpassbar mit Ruby-Code oder Plugins
    • Selbstgehostet und datenschutzfreundlich

  • Plan Agent with Meta-Agent

    Ein KI-Rahmenwerk, das hierarchische Planung und Meta-Reasoning kombiniert, um mehrstufige Aufgaben mit dynamischer Unteragenten-Delegierung zu orchestrieren.
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    Was ist Plan Agent with Meta-Agent?
    Plan Agent mit Meta-Agent bietet eine geschichtete KI-Agenten-Architektur: Der Plan Agent erstellt strukturierte Strategien, um hochrangige Ziele zu erreichen, während der Meta-Agent die Ausführung überwacht, Pläne in Echtzeit anpasst und Unteraufgaben an spezialisierte Unteragenten delegiert. Es verfügt über Plug-and-Play-Tool-Connectoren (z.B. Web-APIs, Datenbanken), persistenten Speicher für Kontextbeibehaltung und konfigurierbares Logging für Leistungsanalysen. Nutzer können das Framework mit eigenen Modulen erweitern, um vielfältige Automatisierungsszenarien zu unterstützen, von Datenverarbeitung bis Content-Erstellung und Entscheidungsunterstützung.

  • Agent Supervisor Example

    Ein auf Python basierender KI-Agenten-Orchestrator, der die Interaktionen zwischen mehreren autonomen Agenten für koordinierte Aufgaben und dynamisches Workflow-Management überwacht.
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    Was ist Agent Supervisor Example?
    Das Repository Agent Supervisor Example zeigt, wie man mehrere autonome KI-Agenten in einem koordinierten Workflow orchestriert. Es ist in Python geschrieben und definiert eine Supervisor-Klasse, die Aufgaben dispatcht, den Agentenstatus überwacht, Fehler behandelt und Antworten aggregiert. Sie können Basis-Agentenklassen erweitern, verschiedene Model-APIs anschließen und Planungsrichtlinien konfigurieren. Es protokolliert Aktivitäten zur Nachverfolgung, unterstützt parallele Ausführung und bietet ein modulares Design für einfache Anpassung und Integration in größere KI-Systeme.
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