Das Azure AI Travel Agents-Beispiel ist eine End-to-End-Referenzimplementierung eines konversationellen Agenten, der Nutzern bei der Reiseplanung hilft, indem er personalisierte Reiserouten generiert, Flug- und Hotelauswahl bereitstellt und reisebezogene Fragen beantwortet. Es basiert auf dem Azure AI Agent Framework, integriert OpenAI’s GPT-Modelle für natürliches Sprachverständnis und -erzeugung, nutzt Azure Functions für Fähigkeiten wie Wetterabfragen und verbindet sich mit externen APIs für Echtzeit-Buchungsinformationen. Entwickler können das Beispiel lokal ausführen oder auf Azure bereitstellen, bestehende Fähigkeiten erweitern oder neue hinzufügen, z.B. Währungsumrechnung, lokale Attraktionsempfehlungen oder Reisehinweise. Dieses Beispiel zeigt, wie mehrere KI-gestützte Fähigkeiten orchestriert werden können und den Kontext über Gespräche hinweg verwalten, um eine robuste, skalierbare Reiseassistenzlösung zu ermöglichen.

Layra ist darauf ausgelegt, die Entwicklung von LLM-gestützten Agenten zu vereinfachen, indem es eine modulare Architektur bereitstellt, die sich mit verschiedenen Tools und Speichereinheiten integrieren lässt. Es verfügt über einen Planer, der Aufgaben in Teilziele zerlegt, eine Speichereinheit für Konversationen und Kontext, und ein Plugin-System zur Verbindung externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen. Layra unterstützt außerdem die Koordination mehrerer Agenten, um bei komplexen Workflows zusammenzuarbeiten, Parallelausführung und Aufgabenübertragung zu ermöglichen. Durch klare Abstraktionen für Tools, Speicher und Policy-Definitionen können Entwickler schnell intelligente Agenten für Kundensupport, Datenanalyse, RAG und mehr prototypisieren und bereitstellen. Es ist framework-agnostisch und unterstützt OpenAI, Hugging Face und lokale LLMs.

Joylive Agent bietet eine modulare, pluginbasierte Architektur, die speziell für den Aufbau ausgefeilter KI-Agenten entwickelt wurde. Es bietet nahtlose Integration mit LLMs wie OpenAI GPT, konfigurierbare Speicher-Backends für Sitzungsspeicherung und einen Toolkit-Manager, um externe APIs oder benutzerdefinierte Funktionen als Agentenfähigkeiten bereitzustellen. Das Framework enthält auch integrierte Chain-of-Thought-Orchestrierung, Multi-Runden-Dialogmanagement und einen RESTful-Server für einfache Bereitstellung. Sein Java-Kern sorgt für Unternehmensstabilität, sodass Teams schnell Prototypen erstellen, erweitern und skaliert intelligente Assistenten für verschiedene Anwendungsfälle bereitstellen können.