LLM-Agent bietet eine strukturierte Architektur zum Erstellen intelligenter Agenten mit LLMs. Es umfasst ein Toolkit zur Definition benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontexterhaltung und Ausführungs-Tools, die komplexe Aktionsketten steuern. Agenten können APIs aufrufen, lokale Prozesse ausführen, Datenbanken abfragen und den Gesprächszustand verwalten. Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks ermöglichen eine Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Für Erweiterbarkeit konzipiert, unterstützt LLM-Agent das Hinzufügen neuer Tool-Schnittstellen, benutzerdefinierter Evaluatoren und dynamischer Auftragsrouting, um automatisierte Forschung, Datenanalyse, Codeerstellung und mehr zu ermöglichen.

SquadflowAI Studio ermöglicht es Nutzern, KI-Agenten visuell zu komponieren, indem Rollen, Aufgaben und Inter-Agent-Kommunikationen definiert werden. Agenten können verknüpft werden, um komplexe mehrstufige Prozesse zu bewältigen—Abfragen von Datenbanken oder APIs, Aktionen ausführen und Kontext austauschen. Die Plattform unterstützt Plugin-Erweiterungen, Echtzeit-Debugging und Schritt-für-Schritt-Protokolle. Entwickler konfigurieren Eingabeaufforderungen, verwalten Speicherzustände und setzen bedingte Logik ohne Boilerplate-Code. Modelle von OpenAI, Anthropic und lokalen LLMs werden unterstützt. Teams können Workflows über REST- oder WebSocket-Endpunkte bereitstellen, Leistungskennzahlen überwachen und das Agentenverhalten über ein zentrales Dashboard anpassen.

Anti-Agent-Agent bietet einen programmierbaren Rahmen zur Generierung sowohl adversarialer als auch verteidigender KI-Agenten für Konversationsmodelle. Es automatisiert das Erstellen von Prompts, die Szenariosimulation und das Schwachstellen-Scanning, wobei detaillierte Sicherheitsberichte und Metriken erstellt werden. Das Toolkit unterstützt die Integration mit beliebten LLM-Anbietern wie OpenAI und lokalen Modell- runtimes. Entwickler können benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren, die Rollen der Agenten steuern und periodische Tests planen. Das Framework protokolliert jeden Austausch, hebt potenzielle Schwachstellen hervor und empfiehlt Abhilfemaßnahmen, um den Schutz der KI-Agenten zu stärken, und bietet eine End-to-End-Lösung für adversariale Tests und Resilienzbewertungen bei Chatbots und virtuellen Assistenten.

Promptsio ist eine umfassende Bibliothek, die über 100 KI-Prompts bietet, die speziell für OpenAI's Chat-GPT entwickelt wurden. Diese Plattform zielt darauf ab, den Prozess des Prompt Engineering zu rationalisieren, indem sie sofort verwendbare Prompts bereitstellt, die verschiedene Anwendungen abdecken. Egal, ob Sie ein Entwickler, Vermarkter oder einfach nur eine neugierige Person sind, Promptsio hilft Ihnen dabei, effektive Prompts zu generieren, um bessere KI-Interaktionen zu ermöglichen und Produktivität sowie Kreativität zu steigern.

SwiftAgent bietet ein robustes Toolkit zum Erstellen intelligenter Agenten durch die direkte Integration der OpenAI-Modelle in Swift. Entwickler können benutzerdefinierte Aktionen und externe Tools deklarieren, die die Agenten basierend auf Benutzereingaben auslösen. Das Framework verwaltet den Konversationsspeicher, sodass die Agenten auf vergangene Interaktionen Bezug nehmen können. Es unterstützt Prompt-Vorlagen und dynamische Kontextinjektion, um Mehr-Runden-Dialoge und Entscheidungslogik zu erleichtern. Das asynchrone API von SwiftAgent arbeitet nahtlos mit Swifts Concurrency, was es ideal für iOS-, macOS- oder serverseitige Umgebungen macht. Durch die Abstraktion von Model-Aufrufen, Speicherverwaltung und Pipeline-Orchestrierung befähigt SwiftAgent Teams, Konversationsassistenten, Chatbots oder Automatisierungsagenten schnell innerhalb von Swift-Projekten zu prototypisieren und zu deployen.