LLM-Blender-Agent ermöglicht Entwicklern den Aufbau modularer, Multi-Agenten-KI-Systeme, indem LLMs in kollaborative Agenten eingebettet werden. Jeder Agent kann Tools wie Python-Ausführung, Web-Scraping, SQL-Datenbanken und externe APIs nutzen. Das Framework verwaltet Gesprächsspeicher, schrittweise Argumentation und Tool-Orchestrierung, was Aufgaben wie Berichterstellung, Datenanalyse, automatisierte Recherche und Workflow-Automatisierung ermöglicht. Basierend auf LangChain ist es leichtgewichtig, erweiterbar und funktioniert mit GPT-3.5, GPT-4 und anderen LLMs.

Multi-Agent Debate bietet ein umfassendes Toolset zur Steuerung interaktiver Debatten zwischen KI-Agenten. Entwickler klonen das Repository, installieren Abhängigkeiten und definieren Rollen wie Pro, Contra und Moderator in einer Konfigurationsdatei. Das Framework nutzt OpenAI- oder kompatible LLM-APIs, um strukturierte Runden zu generieren: Eröffnungsreden, Gegenrede und Schlussworte. Nach jeder Runde synthetisiert der Moderator-Kanal wichtige Punkte und zeichnet Logs auf. Nutzer können Debattenlänge, Agenten-Charaktere und Bewertungskriterien anpassen. Das modulare Design lässt die Integration benutzerdefinierter LLMs, Plugin-Architekturen und Visualisierungstools zu Analysezwecken. Dies beschleunigt die Forschung im Bereich KI-gesteuerte Argumentation, kollaborative Entscheidungsfindung und automatisierte Inhaltserstellung basierend auf den Debattenergebnissen.