AgenticIR (Agentic Information Retrieval) bietet ein modulares Framework, in dem auf LLM basierende Agenten autonom IR-Workflows planen und ausführen. Es ermöglicht die Definition von Agentenrollen — wie Abfragegenerator, Dokumentenretriever und Zusammenfasser —, die in anpassbaren Sequenzen laufen. Agenten können Rohtext abrufen, Abfragen anhand Zwischenresultaten verfeinern und extrahierte Passagen zu prägnanten Zusammenfassungen zusammenführen. Das Framework unterstützt Multi-Schritte-Pipelines, einschließlich iterativer Websuche, API-basierter Dateneingabe und lokaler Dokumentenparsing. Entwickler können Agentenparameter anpassen, verschiedene LLMs integrieren und Verhaltensrichtlinien feintunen. AgenticIR bietet außerdem Protokollierung, Fehlerbehandlung und parallele Agentenausführung, um die groß angelegte Informationsbeschaffung zu beschleunigen. Mit minimalem Codeaufwand können Forscher und Entwickler autonome Abfragesysteme prototypisieren und bereitstellen.

Meta-Agent-with-More-Agents ist ein erweiterbarer Open-Source-Rahmen, der eine Meta-Agent-Architektur implementiert, die es mehreren spezialisierten Unteragenten ermöglicht, an komplexen Aufgaben zusammenzuarbeiten. Es nutzt LangChain für die Agenten-Orchestrierung und OpenAI-APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Entwickler können benutzerdefinierte Agenten für Aufgaben wie Datenerfassung, Sentiment-Analyse, Entscheidungsfindung oder Inhaltserstellung definieren. Der Meta-Agent koordiniert Aufgabenzerlegung, weist Zielsetzungen den entsprechenden Agenten zu, sammelt deren Ausgaben und verfeinert Ergebnisse iterativ durch Feedback-Schleifen. Das modulare Design unterstützt Parallelverarbeitung, Protokollierung und Fehlerbehandlung. Ideal für die Automatisierung mehrstufiger Workflows, Forschungs-Pipelines und dynamischer Entscheidungssysteme, es erleichtert den Aufbau robuster verteilter KI-Systeme durch Abstraktion der Inter-Agent-Kommunikation und des Lifecycle-Managements.