GRASP bietet eine strukturierte Pipeline zum Aufbau von KI-Agenten in TypeScript- oder JavaScript-Umgebungen. Im Kern definieren Entwickler Agenten, indem sie eine Reihe von Werkzeugen—Funktionen oder externe API-Connectoren—registrieren und Prompt-Vorlagen festlegen, die das Verhalten des Agenten steuern. Eingebaute Speicher-Module erlauben es Agenten, Kontextinformationen zu speichern und abzurufen, was Mehrrunden-Konversationen mit persistentem Zustand ermöglicht. Die Planungs-Komponente steuert die Auswahl und Ausführung der Werkzeuge basierend auf Nutzerinput, während die Ausführungsschicht API-Aufrufe und Ergebnishandhabung übernimmt. Das Plugin-System von GRASP unterstützt benutzerdefinierte Erweiterungen wie Retrieval-augmented Generation (RAG), Aufgabenerstellung und Logging. Das modulare Design ermöglicht es Teams, nur die benötigten Komponenten zu wählen und so die Integration mit bestehenden Systemen und Diensten für Chatbots, virtuelle Assistenten und automatisierte Workflows zu erleichtern.

AgentReader ist ein entwicklerfreundliches KI-Agent-Framework, mit dem Sie verschiedene Datenquellen wie PDFs, Textdateien, Markdown-Dokumente und Webseiten laden und indexieren können. Es integriert sich nahtlos mit führenden LLM-Anbietern, um interaktive Chat-Sitzungen und Frage-Antwort-Funktionen über Ihre Wissensdatenbank zu ermöglichen. Zu den Funktionen gehören Echtzeit-Streaming von Modellantworten, anpassbare Abruf-Pipelines, Web-Scraping mit kopflosen Browsern und eine Plugin-Architektur zur Erweiterung der Erfassungs- und Verarbeitungskapazitäten.

KI-Agenten für Schere, Stein, Papier ist ein Open-Source-Python-Projekt, das zeigt, wie man verschiedene KI-Strategien—Zufallsspiel, regelbasierte Mustererkennung und Verstärkungslernen (Q-Learning)—im klassischen Spiel Schere, Stein, Papier aufbaut, trainiert und bewertet. Es bietet modulare Agentenklassen, einen konfigurierbaren Spiel-Runner, Leistungsprotokollierung und Visualisierungswerkzeuge. Benutzer können Agenten leicht austauschen, Lernparameter anpassen und KI-Verhalten in Wettbewerbsumgebungen erkunden.