Das Besser Agentic Framework bietet ein modulares Toolkit zur Definition, Koordination und Skalierung von KI-Agenten. Es ermöglicht die Konfiguration von Agentenverhalten, die Integration externer Werkzeuge und APIs, die Verwaltung von Agentenspeicher und -status sowie die Überwachung der Ausführung. Es basiert auf Python und unterstützt erweiterbare Plugin-Schnittstellen, Multi-Agenten-Kollaborationen und integrierte Protokollierung. Entwickler können schnell Prototypen erstellen und Agenten für Aufgaben wie Datenextraktion, automatisierte Forschung und Konversationsassistenten innerhalb eines einheitlichen Frameworks bereitstellen.

Trainable Agents ist als modulare, erweiterbare Toolkits konzipiert, um die schnelle Entwicklung und das Training von KI-Agenten, die auf modernsten großen Sprachmodellen basieren, zu erleichtern. Das Framework abstrahiert Kernkomponenten wie Interaktionsumgebungen, Policy-Interfaces und Feedback-Schleifen, sodass Entwickler Aufgaben definieren, Demonstrationen bereitstellen und Belohnungsfunktionen mühelos implementieren können. Mit integrierter Unterstützung für OpenAI GPT und Anthropic Claude ermöglicht die Bibliothek Erfahrungsspeicherung, Batch-Training und Leistungsbewertung. Trainable Agents beinhaltet außerdem Utilities für Logging, Metrik-Tracking und den Export trainierter Policies für die Bereitstellung. Ob beim Aufbau konversationaler Bots, Automatisierung von Workflows oder Forschung – dieses Framework vereinfacht den gesamten Lebenszyklus vom Prototyp bis zur Produktion in einem einheitlichen Python-Paket.

negotiation_agent bietet ein modulares Toolkit zum Aufbau autonomer Verhandlungs-Bots, die von GPT-ähnlichen Modellen unterstützt werden. Entwickler können Verhandlungsszenarien durch Definition von Elementen, Präferenzen und Nutzenfunktionen spezifizieren, um die Ziele der Agenten zu modellieren. Das Framework umfasst vordefinierte Agenten-Vorlagen und ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Strategien, was Offer-Generierung, Gegenangebot-Bewertung, Annahmeentscheidungen und Deal-Abschluss umfasst. Es verwaltet Dialogflüsse mittels standardisierter Protokolle, unterstützt Batch-Simulationen für Turnier-ähnliche Experimente und berechnet Leistungsmetriken wie Einigungsrate, Nutzengewinne und Fairnessscores. Die offene Architektur erleichtert den Austausch der zugrunde liegenden LLM-Backends und die Erweiterung der Agentenlogik durch Plugins. Mit negotiation_agent können Teams schnell automatisierte Verhandlungslösungen in E-Commerce, Forschung und Bildungsumgebungen prototypisieren und evaluieren.