Dieses Framework bietet eine serverbasierte Architektur, die Multiple-MCP (Multi-Channel Processing) Server unterstützt, um gleichzeitige Gespräche zu verwalten, Kontext über Sitzungen hinweg aufrechtzuerhalten und externe Dienste über Plugins zu integrieren. Entwickler können Konnektoren für Messaging-Plattformen konfigurieren, benutzerdefinierte Funktionsaufrufe definieren und Instanzen mit Docker oder nativen Hosts skalieren. Es umfasst Logging, Fehlerbehandlung und eine modulare Pipeline, um Fähigkeiten ohne Änderungen am Kerncode zu erweitern.

Agentfy bietet eine modulare Architektur für den Bau von KI-Agenten durch die Kombination von LLMs, Speicher-Backends und Tool-Integrationen zu einer kohäsiven Laufzeit. Entwickler deklarieren das Verhalten der Agenten mit Python-Klassen, registrieren Tools (REST-APIs, Datenbanken, Utilities) und wählen Speicherm stores (lokal, Redis, SQL). Das Framework orchestriert Prompts, Aktionen, Tool-Aufrufe und Kontextmanagement, um Aufgaben zu automatisieren. Eingebaute CLI und Docker-Unterstützung ermöglichen eine Ein-Schritt-Bereitstellung in Cloud-, Edge- oder Desktop-Umgebungen.

Das Kurtosis AutoGPT-Paket ist ein KI-Agenten-Framework, das als Kurtosis-Modul verpackt ist und eine vollständig konfigurierte AutoGPT-Umgebung mit minimalem Aufwand bereitstellt. Es stellt Dienste wie PostgreSQL, Redis und einen Vektorspeicher bereit und verbindet Ihre API-Schlüssel und Agentenskripte ins Netzwerk. Mit Docker und Kurtosis CLI können Sie isolierte Agenten-Instanzen starten, Protokolle einsehen, Budgets anpassen und Netzwerkrichtlinien verwalten. Dieses Paket beseitigt Infrastrukturbarrieren, sodass Teams schnell autonome GPT-gesteuerte Workflows entwickeln, testen und skalieren können.