Das AnYi KI-Agent-Framework unterstützt Entwickler bei der Integration autonomer KI-Agenten in ihre Anwendungen. Agenten können mehrstufige Aufgaben planen und ausführen, externe Tools und APIs nutzen und den Gesprächskontext durch konfigurierbare Speicher-Module aufrechterhalten. Das Framework abstrahiert die Interaktionen mit verschiedenen LLM-Anbietern und unterstützt benutzerdefinierte Tool- und Speicherrückends. Mit integrierter Protokollierung, Überwachung und asynchroner Ausführung beschleunigt AnYi die Bereitstellung intelligenter Assistenten für Forschung, Kundensupport, Datenanalyse oder jeden Workflow, der automatisiertes Reasoning und Handeln erfordert.

MindForge ist ein robustes Orchestrierungsframework, das für den Aufbau und Einsatz KI-gesteuerter Agenten mit minimalem Boilerplate-Code entwickelt wurde. Es bietet eine modulare Architektur mit einem Aufgabenplaner, einer Reasoning-Engine, einem Speicher-Manager und einer Tool-Ausführungsschicht. Durch die Nutzung von LLMs können Agenten Benutzereingaben analysieren, Pläne formulieren und externe Tools aufrufen — wie Web-Scraping-APIs, Datenbanken oder benutzerdefinierte Skripte — um komplexe Aufgaben zu erledigen. Speicherkomponenten speichern den Gesprächskontext, was Multi-Turn-Interaktionen ermöglicht, während die Entscheidungs-Engine dynamisch Aktionen basierend auf festgelegten Richtlinien auswählt. Mit Plugin-Unterstützung und anpassbaren Pipelines können Entwickler die Funktionalität erweitern, um benutzerdefinierte Tools, Drittanbieter-Integrationen und domänenspezifische Wissensbasen zu integrieren. MindForge vereinfacht die Entwicklung von KI-Agenten, fördert schnelles Prototyping und skalierbaren Einsatz in Produktionsumgebungen.

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.

Multi-Agents bietet eine strukturierte Umgebung, in der verschiedene KI-Agenten—wie Planer, Ausführer und Kritiker—zusammenarbeiten, um mehrstufige Aufgaben zu lösen. Der Planer-Agent zerlegt hochgesteckte Ziele in Unteraufgaben, der Ausführer-Agent interagiert mit externen APIs oder Tools, um jeden Schritt auszuführen, und der Kritiker-Agent überprüft Ergebnisse auf Genauigkeit und Konsistenz. Speicher-Module ermöglichen es den Agenten, Kontext zwischen Interaktionen zu speichern, während ein Nachrichtensystem eine nahtlose Kommunikation sicherstellt. Das Framework ist erweiterbar, sodass Nutzer benutzerdefinierte Rollen hinzufügen, proprietäre Tools integrieren oder LLM-Backends für spezielle Anwendungsfälle austauschen können.