AI Agent Example ist ein praxisnahes Demonstrations-Repository für Entwickler und Forscher, die intelligente Agenten auf Basis großer Sprachmodelle bauen möchten. Das Projekt umfasst Beispielcode für Agentenplanung, Speicherspeicherung und Tool-Invocation, um die Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen zu zeigen. Es verfügt über eine einfache Gesprächsschnittstelle, die Benutzerabsichten interpretiert, Aktionspläne formt und Aufgaben durch Aufruf vordefinierter Tools ausführt. Entwickler können klare Muster befolgen, um den Agenten mit neuen Fähigkeiten wie Terminplanung, Web-Scraping oder automatisierter Datenverarbeitung zu erweitern. Durch eine modulare Architektur beschleunigt dieses Template Experimente mit KI-gesteuerten Workflows und personalisierten digitalen Assistenten und bietet Einblicke in die Agentenorchestrierung und Zustandsverwaltung.

Chat-With-CUHKSZ bietet eine optimierte Pipeline zum Aufbau eines domänenspezifischen Chatbots auf Basis der CUHKSZ-Wissensdatenbank. Nach Klonen des Repositories konfigurieren Nutzer ihre OpenAI-API-Anmeldedaten und geben Dokumentquellen wie Campus-PDFs, Webseiten und Forschungsarbeiten an. Das Tool nutzt LlamaIndex, um Dokumente vorzuverarbeiten und zu indexieren, wodurch ein effizienter Vektor-Speicher entsteht. LangChain orchestriert die Retrieval- und Prompt-Mechanismen und liefert relevante Antworten in einer Konversationsschnittstelle. Die Architektur unterstützt das Hinzufügen benutzerdefinierter Dokumente, die Feinabstimmung der Prompt-Strategien und die Bereitstellung via Streamlit oder einem Python-Server. Optional sind semantische Suchverbesserungen integriert, die Protokollierung von Anfragen für Auditing ist möglich, und es kann mit minimaler Konfiguration auf andere Universitäten erweitert werden.

Chipper ist eine vollständig Open-Source-React-Komponentenbibliothek, die die Erstellung von Konversationsschnittstellen auf Basis großer Sprachmodelle vereinfacht. Sie bietet Echtzeit-Streaming von KI-Antworten, integriertes Kontext- und Verlaufsmanagement, Unterstützung für mehrere Agenten in einem Chat, Dateianhänge und Themenanpassung. Entwickler können jedes LLM-Backend über einfache Props integrieren, sie mit Plugins erweitern und mit CSS-in-JS stylen, um nahtlose Markenbildung und responsive Layouts zu erzielen.

Discute dient als virtueller Assistent, der Ihre Interaktion mit verschiedenen Datentypen, einschließlich Dokumenten und Datenbanken, vereinfacht. Indem es den Benutzern ermöglicht, in einem Gespräch mit ihren Wissensdatenbanken zu interagieren, verändert es die Art und Weise, wie Einzelpersonen auf Informationen zugreifen und diese nutzen. Egal, ob Sie durch PDF-Dokumente, Tabellenkalkulationen oder umfangreiche Datenbanken blättern, Discute macht den Datenabruf nahtlos, spart Zeit und steigert die Produktivität.

Fenado AI bietet eine fortschrittliche Gesprächsschnittstelle, die Kundeninteraktionen über verschiedene Plattformen automatisiert. Es nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Kundenanfragen in Echtzeit zu verstehen und zu beantworten, um sicherzustellen, dass Anfragen umgehend bearbeitet werden. Zu den Funktionen gehören die Bereitstellung sofortiger Unterstützung, die Beantwortung häufig gestellter Fragen und die Erleichterung von Transaktionen, die es Unternehmen ermöglicht, ihren Kundenservice und die betriebliche Effizienz zu verbessern und gleichzeitig die Reaktionszeit zu reduzieren.

Kipps.AI ist eine vielseitige Plattform, die für Unternehmen entwickelt wurde, die ihre eigenen KI-Assistenten aufbauen möchten. Benutzer können eine Vielzahl von Dateninputs wie PDFs, Webinhalte und Texte nutzen, um eine intelligente Gesprächsschnittstelle zu erstellen. Mit leistungsstarken Funktionen wie 24/7-Kundensupport und Lead-Generierung hilft Kipps.AI Unternehmen, ihre Abläufe zu optimieren und die Benutzerinteraktion zu verbessern. Es ist für Unternehmen jeder Größe geeignet, die ihre Servicebereitstellung verbessern und die Kundeninteraktion optimieren möchten.

Lolo ist ein KI-gesteuerter Lebensmittel- und Kalorienzähler, der dafür entwickelt wurde, Benutzern zu helfen, ihre Essgewohnheiten effizient zu überwachen. Mit seiner Gesprächsschnittstelle sagen Sie einfach Lolo, was Sie gegessen haben, und es führt für Sie ein tägliches Lebensmittelprotokoll. Das macht das Nachverfolgen Ihrer Nahrungsaufnahme und Kalorienverbrauch mühelos und bietet Ihnen wertvolle Einblicke in Ihre Ernährung und hilft Ihnen, eine ausgewogene Ernährung zu erhalten.

micro-agent stellt eine minimalistische, aber leistungsstarke Abstraktionsebene für die Erstellung autonomer KI-Agenten bereit. In TypeScript geschrieben, läuft es nahtlos sowohl im Browser als auch in Node.js und ermöglicht es, Agenten mit benutzerdefinierten Prompt-Vorlagen, Entscheidungslogik und erweiterbaren Tool-Integrationen zu definieren. Agenten können Chain-of-Thought-Reasoning, externe APIs nutzen und erinnerungsfähige Konversationen oder aufgabenbezogene memorys pflegen. Die Bibliothek umfasst Werkzeuge zur Handhabung von API-Antworten, Fehlerverwaltung und Sitzungspersistenz. Mit micro-agent können Entwickler Prototypen entwickeln und Agents für Aufgaben wie Workflow-Automatisierung, den Aufbau konversationeller Schnittstellen oder die Steuerung von Datenpipelines bereitstellen — ohne die Last großer Frameworks. Das modulare Design und die klare API-Schnittstelle erleichtern Erweiterung und Integration in bestehende Anwendungen.

ChatPDF verändert die Art und Weise, wie Benutzer mit Dokumenten interagieren, indem es KI-Technologie nutzt, um eine Gesprächsschnittstelle für PDFs bereitzustellen. Benutzer können Fragen stellen, Zusammenfassungen abrufen und erforderliche Informationen nahtlos aus akademischen Arbeiten, Handbüchern oder rechtlichen Verträgen extrahieren. Das Tool richtet sich an Studenten, Fachkräfte und alle, die schnellen Zugang zum Inhalt eines Dokuments benötigen. Es vereinfacht den Leseprozess und macht ihn zugänglicher und zeitsparender.

Moveworks nutzt fortschrittliche KI, um Arbeitsplatzanfragen zu lösen, indem Unterstützungsfunktionen in den Bereichen IT, HR, Finanzen und anderen Abteilungen automatisiert werden. Die Plattform integriert sich in verschiedene Geschäftssysteme, sodass Mitarbeiter Informationen finden und Aufgaben über eine konversationale Benutzeroberfläche in über 100 Sprachen erledigen können. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben und die Bereitstellung sofortiger Lösungen verbessert Moveworks erheblich das Erlebnis der Mitarbeiter und die operative Effizienz.

OLI (OpenAI Logic Interpreter) ist ein clientseitiges Framework, das die Erstellung von KI-Agenten innerhalb von Webanwendungen erleichtert, indem es die OpenAI-API nutzt. Entwickler können benutzerdefinierte Funktionen definieren, die OLI intelligent basierend auf Benutzeranweisungen auswählt, den Gesprächskontext verwaltet, um bei mehreren Interaktionen kohärenten Zustand zu bewahren, und API-Aufrufe für komplexe Workflows wie Terminbuchungen oder Berichtsgenerierung verknüpfen. Darüber hinaus enthält OLI Hilfsprogramme zum Analysieren von Antworten, Fehlerbehandlung und Integration von Drittanbieterdiensten über Webhooks oder REST-Endpunkte. Da es vollständig modular und Open-Source ist, können Teams das Verhalten der Agenten anpassen, neue Funktionen hinzufügen und OLI-Agenten auf beliebigen Webplattformen ohne Backend-Abhängigkeiten bereitstellen. OLI beschleunigt die Entwicklung von Konversations-UIs und Automatisierungen.

Onesta AI ist ein hochmodernes Tool zur Lead-Generierung, das künstliche Intelligenz nutzt, um B2B-Verkaufsprozesse zu transformieren. Es bietet Funktionen wie automatisiertes Scraping von LinkedIn, eine kommende E-Mail-Automatisierungsfunktion und eine benutzerfreundliche Gesprächsschnittstelle. Entwickelt, um Vertriebsteams effizienter arbeiten zu lassen, ermöglicht Onesta AI den Nutzern, sich auf den Abschluss von Geschäften zu konzentrieren, anstatt auf administrative Aufgaben, und sorgt für eine deutliche Steigerung der Produktivität und Effektivität in den Verkaufsabläufen.

Sourcechat ist eine vielseitige KI-Chatbot-Plattform, die Unternehmen dabei hilft, benutzerdefinierte Gesprächsschnittstellen zu erstellen und zu verwalten. Mit fortschrittlichen Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Benutzern, maßgeschneiderte Erfahrungen zu schaffen, die das Engagement fördern und die Abläufe optimieren. Sein intuitives Design macht es sowohl für technisch versierte Entwickler als auch für nicht-technische Benutzer zugänglich. Sourcechat eignet sich hervorragend zur Automatisierung von Kundeninteraktionen, zur Beantwortung von Anfragen und zur Bereitstellung personalisierter Unterstützung über verschiedene Kommunikationskanäle hinweg, was die Kundenzufriedenheit und -bindung erheblich verbessert.

Waveform.ai ist eine fortschrittliche Plattform, die künstliche Intelligenz mit Sprachtechnologie kombiniert, um Umfragen und Datensammlungen zu erleichtern. Durch die Verwendung von KI-gesteuerten Sprachformularen können Organisationen ansprechende Interviews führen, die wertvolle Einblicke liefern. Diese Lösung verbessert nicht nur die Rücklaufquoten, sondern vereinfacht auch den Datensammelprozess durch konversationelle Schnittstellen, was es den Nutzern erleichtert, ihre Gedanken und Erfahrungen zu teilen. Egal, ob für Marktstudien, Kundenfeedback oder Forschungsinterviews, Waveform.ai verwandelt traditionelle Datensammlungsmethoden in interaktivere und effizientere Prozesse.

HyperChat ist ein entwicklerzentriertes KI-Agenten-Framework, das die Einbettung von Konversations-KI in Anwendungen vereinfacht. Es vereint Verbindungen zu verschiedenen LLM-Anbietern, verwaltet Sitzungsinhalte und Speicherpersistenz und liefert gestreamte Teilsantworten für reaktionsschnelle UIs. Eingebaute Funktionsaufrufe und Plugin-Unterstützung ermöglichen die Ausführung externer APIs, bereichern Gespräche mit realen Daten und Aktionen. Seine modulare Architektur und UI-Toolkit erlauben schnelle Prototypenentwicklung und produktionsreife Bereitstellungen in Web-, Electron- und Node.js-Umgebungen.

DocGPT ist darauf ausgelegt, die Informationsgewinnung und Q&A aus Dokumenten zu vereinfachen, indem eine nahtlose Gesprächsschnittstelle bereitgestellt wird. Benutzer können Dokumente im PDF-, Word- oder PowerPoint-Format hochladen, die dann mit Textparsers verarbeitet werden. Der Inhalt wird in Abschnitte unterteilt und mit OpenAI-Einbettungsmodellen eingebettet, in einer Vektordatenbank wie FAISS oder Pinecone gespeichert. Wenn ein Benutzer eine Anfrage stellt, sucht DocGPT die relevantesten Textteile durch Ähnlichkeitssearch und nutzt ChatGPT, um genaue, kontextbezogene Antworten zu generieren. Es bietet interaktive Chats, Dokumentenzusammenfassung, anpassbare Prompts für domänenspezifische Anforderungen und basiert auf Python mit einer Streamlit-Oberfläche für einfache Implementierung und Erweiterung.

Der MLE Agent ist ein vielseitiges, KI-gesteuertes Agenten-Framework, das den Betrieb von maschinellem Lernen durch den Einsatz fortschrittlicher Sprachmodelle vereinfacht und beschleunigt. Es interpretiert Benutzeranfragen auf hohem Niveau, um komplexe ML-Aufgaben auszuführen, wie z.B. automatische Experimentverfolgung mit MLflow-Integration, Echtzeit-Leistungsüberwachung, Erkennung von Datenverschiebungen und Pipeline-Gesundheitschecks. Benutzer können den Agenten über eine Konversationsschnittstelle auffordern, um Experimentmetriken abzurufen, Trainingsfehler zu diagnostizieren oder Nachtraining zu planen. Der MLE Agent integriert sich nahtlos mit beliebten Orchestrierungsplattformen wie Kubeflow und Airflow, um automatisierte Workflow-Trigger und Benachrichtigungen zu ermöglichen. Seine modulare Plugin-Architektur erlaubt die Anpassung von Datenconnectors, Visualisierungsdashboards und Alarmierungskanälen, was ihn für verschiedene ML-Teams anpassbar macht.