AgentMesh bietet eine modulare Infrastruktur für Entwickler, um Netzwerke von KI-Agenten zu erstellen, die sich jeweils auf eine bestimmte Aufgabe oder Domäne konzentrieren. Agenten können zur Laufzeit dynamisch entdeckt und registriert werden, Nachrichten asynchron austauschen und konfigurierbare Routing-Regeln befolgen. Das Framework handhabt Wiederholungen, Fallbacks und Fehlerbehebung, um Multi-Agenten-Pipelines für Datenverarbeitung, Entscheidungsunterstützung oder Konversationsanwendungen zu ermöglichen. Es lässt sich leicht in bestehende LLMs und benutzerdefinierte Modelle integrieren via eine einfache Plugin-Schnittstelle.

AI Agents with LangGraph nutzt eine Graph-Darstellung, um Beziehungen und Kommunikation zwischen autonomen KI-Agenten zu definieren. Jeder Knoten repräsentiert einen Agenten oder ein Werkzeug, was die Aufgabenteilung, Prompt-Anpassung und dynamisches Aktionsrouting ermöglicht. Das Framework integriert sich nahtlos mit gängigen LLMs und unterstützt benutzerdefinierte Werkzeugfunktionen, Speicherspeicher und Logging für Debugging. Entwickler können komplexe Workflows prototypisieren, Mehrschritt-Prozesse automatisieren und die Zusammenarbeit von Agenten mit wenigen Zeilen Python-Code testen.

autogen-agent-server fungiert als zentrale Orchestrierungsplattform für KI-Agenten, die es Entwicklern ermöglicht, Agentenfähigkeiten über standardmäßige RESTful Endpunkte bereitzustellen. Kernfunktionen sind die Registrierung neuer Agenten mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen und Logik, Management mehrerer Sitzungen mit Kontextverfolgung, Abruf von Gesprächshistorie und Koordination multi-agenten Dialoge. Es bietet asynchrone Nachrichtenverarbeitung, Webhook-Callbacks und eingebauten Persistenz für Agentenstatus und Protokolle. Die Plattform integriert nahtlos mit der AutoGen-Bibliothek, um LLMs zu nutzen, unterstützt benutzerdefinierte Middleware für Authentifizierung, skaliert via Docker und Kubernetes und bietet Monitoring-Hooks für Metriken. Dieses Framework beschleunigt den Bau von Chatbots, digitalen Assistenten und automatisierten Workflows, indem es Serverinfrastruktur und Kommunikationsmuster abstrahiert.

AutoGen UI ist ein Frontend-Toolkit, das entwickelt wurde, um Multi-Agenten-Konversationsflüsse darzustellen und zu verwalten. Es bietet fertige Komponenten wie Chat-Fenster, Agenten-Selektoren, Nachrichtentimelines und Debugging-Panels. Entwickler können mehrere KI-Agenten konfigurieren, Antworten in Echtzeit streamen, jeden Schritt der Unterhaltung protokollieren und benutzerdefinierte Styles anwenden. Es lässt sich problemlos in Back-End-Orchestrierungsbibliotheken integrieren und bietet eine vollständige End-to-End-Schnittstelle zum Aufbau und zur Überwachung von KI-Agenten-Interaktionen.