Granite Retrieval Agent bietet Entwicklern eine flexible Plattform zum Aufbau retrieval-augmented generativer KI-Agenten, die semantische Suche und große Sprachmodelle kombinieren. Nutzer können Dokumente aus verschiedenen Quellen aufnehmen, Vektor-Embeddings erstellen und Azure Cognitive Search Indizes oder alternative Vektorspeicher konfigurieren. Bei einer Anfrage ruft der Agent die relevantesten Passagen ab, erstellt Kontextszenarien und nutzt LLM-APIs für präzise Antworten oder Zusammenfassungen. Es unterstützt Speichermanagement, Ketten-der-Denkarbeit und benutzerdefinierte Plugins für Vor- und Nachbearbeitung. Mit Docker oder direkt via Python einsatzbereit, beschleunigt Granite Retrieval Agent die Erstellung wissensbasierter Chatbots, Unternehmensassistenten und Q&A-Systeme mit weniger Halluzinationen und höherer Faktenverlässlichkeit.

Semantic Kernel Copilot Demo ist eine End-to-End-Referenzanwendung, die zeigt, wie man mit Microsoft’s Semantic Kernel Framework fortschrittliche KI-Agenten baut. Das Demo bietet Prompt-Ketten für mehrstufiges Denken, Speichermanagement zur Rückholung des Kontexts über Sitzungen hinweg und eine plugin-basierte Skill-Architektur, die die Integration mit externen APIs oder Diensten ermöglicht. Entwickler können Konnektoren für Azure OpenAI oder OpenAI-Modelle konfigurieren, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren und domänenspezifische Skills wie Kalenderzugriff, Dateibearbeitung oder Datenabruf implementieren. Das Beispiel zeigt, wie diese Komponenten orchestriert werden, um einen konversationalen Copiloten zu erstellen, der Benutzerabsichten versteht, Aufgaben ausführt und den Kontext im Laufe der Zeit bewahrt, was die schnelle Entwicklung personalisierter KI-Assistenten fördert.

SimplerLLM bietet Entwicklern eine minimalistische API zum Zusammenstellen von LLM-Ketten, zum Definieren von Agentenaktionen und zum Orchestrieren von Werkzeugaufrufen. Mit integrierten Abstraktionen für Gedächtnis, Prompt-Vorlagen und Ausgabeverarbeitung können Nutzer schnell Gesprächsagenten implementieren, die den Kontext über Interaktionen hinweg aufrechterhalten. Das Framework integriert sich nahtlos mit OpenAI, Azure und HuggingFace-Modellen und unterstützt erweiterbare Toolkits für Suchen, Rechner und benutzerdefinierte APIs. Sein leichtgewichtiges Kernkonzept minimiert Abhängigkeiten, was eine agile Entwicklung und einfache Bereitstellung auf Cloud oder Edge ermöglicht. Ob beim Erstellen von Chatbots, QA-Assistenten oder Aufgabenautomatisierern, SimplerLLM vereinfacht End-to-End-LLM-Agentenpipelines.