AgentX bietet eine erweiterbare Architektur zum Aufbau KI-gesteuerter Agenten, die große Sprachmodelle, Tool- und API-Integrationen sowie Speichermodule nutzen, um komplexe Aufgaben autonom auszuführen. Es verfügt über ein Plugin-System für benutzerdefinierte Tools, Unterstützung für vektorbasierte Retrievals, Chain-of-Thought-Reasoning und ausführliche Ablaufprotokolle. Benutzer definieren Agenten durch flexible Konfigurationsdateien oder Code, wobei sie Tools, Speicher-Backends wie Chroma DB und Reasoning-Pipelines angeben. AgentX verwaltet den Kontext über Session hinweg, ermöglicht retrieval-augmented generation und erleichtert Multiturn-Gespräche. Seine modularen Komponenten erlauben es Entwicklern, Workflows zu orchestrieren, Agentenverhalten anzupassen und externe Dienste für Automatisierung, Forschungsassistenz, Kundensupport und Datenanalyse zu integrieren.

scenario-go dient als robustes Framework zum Aufbau von KI-Agenten in Go, indem es Entwicklern ermöglicht, Szenariedefinitionen zu erstellen, die schrittweise Interaktionen mit großen Sprachmodellen spezifizieren. Jedes Szenario kann Prompt-Vorlagen, benutzerdefinierte Funktionen und Zwischenspeicherung zur Beibehaltung des Konversationsstatus über mehrere Runden enthalten. Das Toolkit integriert sich mit führenden LLM-Anbietern via RESTful APIs, ermöglicht dynamische Eingabe-Ausgabe-Zyklen und bedingte Verzweigungen basierend auf KI-Antworten. Mit integrierter Protokollierung und Fehlerbehandlung vereinfacht scenario-go das Debuggen und die Überwachung von KI-Workflows. Entwickler können wiederverwendbare Szenario-Komponenten komponieren, mehrere KI-Aufgaben verketten und Funktionalitäten durch Plugins erweitern. Das Ergebnis ist eine vereinfachte Entwicklungsumgebung für den Aufbau von Chatbots, Datenextraktionspipelines, virtuellen Assistenten und automatisierten Kundensupport-Agenten vollständig in Go.