Rawr Agent ist ein modularer, quelloffener Python-Framework, das Entwickler befähigt, autonome KI-Agenten durch die Orchestrierung komplexer Workflows von LLM-Interaktionen zu erstellen. Durch den Einsatz von LangChain im Hintergrund können Sie Aufgabenfolgen entweder über YAML-Konfigurationen oder Python-Code definieren und dabei Tools wie Web-APIs, Datenbankabfragen und benutzerdefinierte Skripte integrieren. Es enthält Speicherkomponenten für die Speicherung des Gesprächshistoriums und von Vektor-Embeddings, Caching-Mechanismen zur Optimierung wiederholter Aufrufe sowie robuste Protokollierungs- und Fehlerbehandlungsfunktionen zur Überwachung des Agentenverhaltens. Die erweiterbare Architektur von Rawr Agent ermöglicht die Hinzufügung von benutzerdefinierten Tools und Adaptern, was es für Aufgaben wie automatisierte Recherche, Datenanalyse, Berichterstellung und interaktive Chatbots geeignet macht. Mit seiner einfachen API können Teams schnell intelligente Agenten für unterschiedlichste Anwendungen entwickeln und bereitstellen.

CoreLink-Persona-Engine ist ein modularer Rahmen, der Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten mit einzigartigen Persönlichkeiten durch Definition von Charaktereigenschaften, Speicherverhalten und Gesprächsabläufen zu erstellen. Es bietet eine flexible Plugin-Architektur zur Integration von Wissensbasen, benutzerdefinierter Logik und externen APIs. Die Engine verwaltet Kurz- und Langzeitspeicher für zusammenhängende Kontexte über Sitzungen hinweg. Entwickler können Persona-Profile mit JSON oder YAML konfigurieren, sich mit LLM-Anbietern wie OpenAI oder lokalen Modellen verbinden und Agenten auf verschiedenen Plattformen deployen. Mit integrierter Protokollierung und Analyse erleichtert CoreLink die Leistungsüberwachung und Verhaltensoptimierung, ideal für Kundensupport-Chatbots, virtuelle Assistenten, Rollenspielanwendungen und Forschungsprototypen.