Der Anna Mobile LLM Agent ist ein dialogorientiertes KI-Framework, das für eine nahtlose Integration in die mobile App von Anna Money entwickelt wurde. Es verwendet große Sprachmodelle, um natürliche Spracheingaben der Nutzer zu interpretieren, Echtzeit-Kontodaten und Transaktionen über sichere APIs abzurufen und Aufgaben wie Ausgabenklassifizierung, Transaktionszusammenfassungen und Budgetberatung durchzuführen. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge, Trigger und Kontextspeicher konfigurieren, um den Agenten an spezielle Finanz-Workflows anzupassen. Mit integrierter Unterstützung für OpenAI, Azure OpenAI und lokale Transformator-Modelle sowie einer React Native-Oberfläche sorgt der Agent für reaktionsschnelle, sichere und personalisierte Finanzhilfen auf iOS- und Android-Geräten.

AppShip ist eine umfassende Plattform, die entwickelt wurde, um den Anwendungsentwicklungslebenszyklus zu optimieren. Entwickler können ihre Anwendungen problemlos in mehreren B2B-App-Stores erstellen, bereitstellen, warten und überwachen. Durch die Nutzung von AppShip können Unternehmen die Zeit und Komplexität erheblich reduzieren, die mit der Verwaltung mehrerer Versionen und Updates ihrer Apps verbunden sind, und gleichzeitig ein konsistentes Benutzererlebnis gewährleisten sowie neue Wachstumschancen in verschiedenen Märkten eröffnen.

Dieses Open-Source-Framework kombiniert die AgentSimJs-Agentenmodellierungsbibliothek mit der 3D-Grafik-Engine von Three.js, um interaktive, browserbasierte Multi-Agenten-Simulationen zu liefern. Benutzer können Agententypen, Verhaltensweisen und Umweltregeln definieren, Kollisionsdetektion und Ereignisverwaltung konfigurieren und Simulationen in Echtzeit mit anpassbaren Rendering-Optionen visualisieren. Die Bibliothek unterstützt dynamische Steuerung, Szenenverwaltung und Leistungstuning, was sie ideal für Forschung, Bildung und Prototypenentwicklung komplexer agentenbasierter Szenarien macht.

Practical AI Agents bietet Entwicklern ein umfassendes Framework und sofort einsatzbereite Beispiele, um autonome Agenten zu konstruieren, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Es zeigt, wie API-Tools (z.B. Webbrowser, Datenbanken, benutzerdefinierte Funktionen) integriert, RAG-Style-Speicher implementiert, Gesprächskontexte verwaltet und dynamische Planung durchgeführt werden. Die Beispiele können für Chatbots, Datenanalyse-Assistenten, Aufgabenautomatisierungsskripte oder Forschungstools angepasst werden. Das Repository beinhaltet Notebooks, Dockerfiles und Konfigurationsdateien, um Einrichtung und Einsatz in verschiedenen Umgebungen zu erleichtern.

Die Ten AI Agent Plattform bietet einen grafischen Builder, mit dem Benutzer verschiedene Datenquellen – Cloud-Dokumente, Datenbanken oder APIs – verbinden und Zweck sowie Ton des Agents festlegen. Agents können nutzerbezogene Anfragen mit kontextabhängigen Antworten beantworten, große Dokumente bei Bedarf zusammenfassen und automatisierte Workflows auslösen, wie z.B. Ticket-Erstellung oder E-Mail-Benachrichtigungen. Ein integriertes Analyse-Dashboard verfolgt Nutzung, Leistung und Nutzerzufriedenheit. Agents können ohne Programmieren mit einzigartigen Persönlichkeiten und fein abgestimmten Prompts angepasst werden. Nach Fertigstellung können sie über Embed-Code, REST-APIs oder Integrationen mit Slack, MS Teams und anderen Messaging-Plattformen bereitgestellt werden, um nahtlose Konversationserlebnisse kanalübergreifend zu liefern.