Multi-Agent-LLM ist darauf ausgelegt, die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten, die durch große Sprachmodelle angetrieben werden, zu vereinfachen. Benutzer können einzelne Agenten mit einzigartigen Personas, Speicher und externen Tools oder APIs definieren. Ein zentrales AgentManager verwaltet die Kommunikationsschleifen, sodass Agenten Nachrichten in einer gemeinsamen Umgebung austauschen und gemeinsam auf komplexe Ziele hinarbeiten können. Das Framework unterstützt den Austausch von LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Hugging Face), flexible Prompt-Vorlagen, Gesprächshistorien und schrittweise Tool-Kontexte. Entwickler profitieren von integrierten Utilities für Protokollierung, Fehlerbehandlung und dynamisches Agenten-Spawning, was die automatische Steuerung mehrstufiger Workflows, Forschungsaufgaben und Entscheidungsprozesse ermöglicht.

AI Web Scraper automatisiert den Prozess des Sammelns und Strukturierens von Daten aus Websites, indem es einen Headless-Browser zum Rendern von JavaScript mit leistungsstarker KI-gesteuerter Analyse kombiniert. Benutzer liefern eine URL und optional benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen, und das Tool holt die Seite, rendert dynamische Inhalte und speist das Ergebnis in ein großes Sprachmodell, um Tabellen, Listen, Metadaten, Zusammenfassungen oder benutzerdefinierte Informationen zu extrahieren. Die Ausgabe erfolgt im sauberen JSON-Format, bereit für nachgelagerte Verarbeitung oder Integration in Datenpipelines.