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.

Summarization Agent Reflection kombiniert ein fortschrittliches Zusammenfassungsmodell mit einem integrierten Reflexionsmechanismus, um seine eigenen Zusammenfassungen iterativ zu bewerten und zu verfeinern. Benutzer geben ein oder mehrere Texteingaben ein – wie Artikel, Papiere oder Transkripte – und der Agent erstellt eine erste Zusammenfassung, analysiert diese, um fehlende Punkte oder Ungenauigkeiten zu erkennen, und regeneriert oder passt die Zusammenfassung anhand von Feedback-Schleifen an, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erreicht ist. Die konfigurierbaren Parameter ermöglichen die Anpassung von Länge, Tiefe und Stil der Zusammenfassung, wodurch es für verschiedene Domänen und Workflows flexibel ist.

Duet GPT ist ein auf Python basierendes Open-Source-Framework zur Orchestrierung von Multi-Agenten-Gesprächen zwischen zwei GPT-Modellen. Sie definieren unterschiedliche Agentenrollen, die mit System-Prompts angepasst werden, und das Framework verwaltet automatisch den Reihenfolgenwechsel, die Nachrichtenübermittlung und den Gesprächsverlauf. Diese kooperative Struktur beschleunigt die Lösung komplexer Aufgaben, ermöglicht Vergleichsdenken, Kritikzyklen und iterative Verfeinerung durch wechselseitige Austausche. Die nahtlose Integration mit der OpenAI API, die einfache Konfiguration und das integrierte Logging machen es ideal für Forschung, Prototyping und Produktionsworkflows bei Programmierhilfe, Entscheidungsunterstützung und kreativer Ideengenerierung. Entwickler können die Kernklassen erweitern, um neue LLM-Dienste zu integrieren, die Iteratoren-Logik anzupassen und Transkripte in JSON- oder Markdown-Formaten für die Nachanalyse zu exportieren.

Der auf ToolHouse und Groq LLM basierende KI-Agent nimmt natürliche Sprachaufforderungen von Entwicklern entgegen und orchestriert eine Kette von Tools—wie Code-Generatoren, Linters, Testläufer und CI/CD-Connectoren—zur Erstellung, Validierung und Verfeinerung von Code-Snippets. Er unterstützt mehrere Programmiersprachen, bietet feedbackgesteuerte Iterationen und kann benutzerdefinierte Plugins für spezialisierte Aufgaben integrieren. Durch Automatisierung von Ausführungs- und Testschritten stellt der Agent sicher, dass der erzeugte Code die Qualitätsstandards vor der Lieferung erfüllt.

Der Content Summarizer with AI Agents steuert eine Reihe spezialisierter KI-Agenten, um Arbeitsabläufe der Inhaltszusammenfassung zu optimieren. Ein FetchAgent ruft Text von URLs oder lokalen Dateien ab, während ein PreprocessingAgent Inhalte bereinigt und segmentiert. Ein SummarizationAgent generiert kurze Zusammenfassungen für jeden Abschnitt mit GPT-Modellen, und ein FeedbackAgent verfeinert die Ausgabe iterativ auf Konsistenz und Relevanz. Das Tool unterstützt die Anpassung der Zusammenfassungslänge und des Tons, verarbeitet lange Dokumente durch Chunking und liefert endgültige Zusammenfassungen im Klartext oder im JSON-Format. Es benötigt einen gültigen OpenAI-API-Schlüssel und läuft in einer Standard-Python-Umgebung.

Hashiru AgentX ist ein einheitlicher KI-Workflow-Orchestrator, der auf Hugging Face Spaces gehostet wird. Es ermöglicht Benutzern, natürliche Sprachbefehle einzugeben und aus vordefinierten Agenten für Codeausführung, Websuche und Dokumentenanalyse auszuwählen. Hinter den Kulissen komponiert es dynamisch Toolketten, führt Python-Skripte in einer sicheren Sandbox aus, fragt Online-Ressourcen ab und extrahiert Erkenntnisse aus hochgeladenen Dateien. Ergebnisse werden in einem Konversationsformat zurückgegeben, was iterative Verfeinerung und einfache Download-Optionen ermöglicht.