LLM Agents Example bietet eine praktische Codebasis zum Erstellen von KI-Agenten in Python. Es demonstriert die Registrierung benutzerdefinierter Werkzeuge (Websuche, Mathematischer Solver via WolframAlpha, CSV-Analysator, Python REPL), die Erstellung von Chat- und Retrieval-basierten Agenten sowie die Anbindung an Vektorspeicher für Dokumenten-Fragebeantwortung. Das Repo illustriert Muster zur Pflege des Konversations-gedächtnisses, dynamischen Dispatch von Werkzeugaufrufen und der Verkettung mehrerer LLM-Eingaben zur Lösung komplexer Aufgaben. Nutzer lernen, wie man Drittanbieter-APIs integriert, Arbeitsabläufe von Agenten strukturiert und das Framework mit neuen Funktionalitäten erweitert – ein praktischer Leitfaden für Entwickler-Experimente und Prototyping.

SimplerLLM bietet Entwicklern eine minimalistische API zum Zusammenstellen von LLM-Ketten, zum Definieren von Agentenaktionen und zum Orchestrieren von Werkzeugaufrufen. Mit integrierten Abstraktionen für Gedächtnis, Prompt-Vorlagen und Ausgabeverarbeitung können Nutzer schnell Gesprächsagenten implementieren, die den Kontext über Interaktionen hinweg aufrechterhalten. Das Framework integriert sich nahtlos mit OpenAI, Azure und HuggingFace-Modellen und unterstützt erweiterbare Toolkits für Suchen, Rechner und benutzerdefinierte APIs. Sein leichtgewichtiges Kernkonzept minimiert Abhängigkeiten, was eine agile Entwicklung und einfache Bereitstellung auf Cloud oder Edge ermöglicht. Ob beim Erstellen von Chatbots, QA-Assistenten oder Aufgabenautomatisierern, SimplerLLM vereinfacht End-to-End-LLM-Agentenpipelines.

Das EVM Agent Kit bietet eine modulare Architektur, um intelligente Agenten zu erstellen, die nahtlos mit Ethereum-Netzwerken interagieren. Im Kern nutzt es große Sprachmodelle, um Instruktionsketten zu generieren, die in JSON-RPC-Aufrufe geparst werden, um Daten auf der Kette abzurufen und Transaktionen auszuführen. Entwickler können eigene Logik für Wallet-Verwaltung, Gas-Schätzung und Ergebnisvalidierung integrieren. Das Kit enthält Vorlagen für Szenarien wie Token-Swaps, Smart-Contract-Audits und On-Chain-Analysen. Durch die Abstraktion der niedrigen EVM-Komplexitäten ermöglicht es eine schnelle Prototypentwicklung von Agenten, die Wallet-Bilanzen überwachen, Smart-Contract-Ereignisse dekodieren und basierend auf vordefinierten Strategien autonom Trades ausführen. Erweiterbare Konnektoren ermöglichen die Integration mit führenden LLM-Anbietern und Blockchain-Netzwerken, um Flexibilität im Agentendesign sicherzustellen.