Die besten KI-Agent-Orchestrierung-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte KI-Agent-Orchestrierung-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

KI-Agent-Orchestrierung

  • Agent Control Plane steuert den Aufbau, die Bereitstellung, die Skalierung und die Überwachung autonomer KI-Agenten, die mit externen Tools integriert sind.
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    Was ist Agent Control Plane?
    Agent Control Plane bietet eine zentrale Steuerungsebene zum Designen, Orchestrieren und Betreiben autonomer KI-Agenten in großem Maßstab. Entwickler können das Verhalten der Agenten über deklarative Definitionen konfigurieren, externe Dienste und APIs als Tools integrieren und mehrstufige Workflows miteinander verknüpfen. Es unterstützt containerisierte Deployments mit Docker oder Kubernetes, Echtzeitüberwachung, Logging und Metriken über ein webbasiertes Dashboard. Das Framework enthält eine CLI und eine RESTful API für Automatisierung, was nahtlose Iterationen, Versionierung und Rollbacks von Agentenkonfigurationen ermöglicht. Mit einer erweiterbaren Plugin-Architektur und integrierter Skalierbarkeit beschleunigt Agent Control Plane den gesamten Lebenszyklus der KI-Agenten, vom lokalen Test bis zu unternehmensgerechten Produktionsumgebungen.
    Agent Control Plane Hauptfunktionen
    • Deklarative Agentendefinition und -orchestrierung
    • Integration externer APIs und Tools
    • Parallele Multi-Schritte-Workflows
    • CLI-Schnittstelle und RESTful API
    • Webbasiertes Überwachungsdashboard
    • Containerisierte Bereitstellung mit Docker/Kubernetes
    • Logging, Metriken und Echtzeit-Observability
  • Crewai orchestriert Interaktionen zwischen mehreren KI-Agenten, ermöglicht kollaborative Problemlösungen, dynamische Planung und Kommunikation zwischen Agenten.
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    Was ist Crewai?
    Crewai bietet eine Python-basierte Bibliothek zur Gestaltung und Ausführung von Multi-KI-Agentensystemen. Nutzer können einzelne Agenten mit speziellen Rollen definieren, Kommunikationskanäle für die Interaktion einrichten und dynamische Planer implementieren, um Aufgaben anhand des Echtzeitkontexts zu verteilen. Die modulare Architektur erlaubt das Einbinden verschiedener LLMs oder eigener Modelle für jeden Agenten. Eingebaute Logging- und Überwachungstools verfolgen Unterhaltungen und Entscheidungen, was nahtloses Debugging und iterative Verfeinerung des Agentenverhaltens ermöglicht.
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