UI Code Agent hört auf natürliche Sprachaufforderungen, die gewünschte Benutzeroberflächen beschreiben, und generiert entsprechenden Frontend-Code in React, Vue oder einfachem HTML/CSS. Es integriert sich mit OpenAI's API und LangChain für die Auftragserstellung, bietet eine Live-Vorschau der generierten Komponenten und ermöglicht die Stil-Anpassung. Entwickler können Code-Dateien exportieren oder Snippets direkt in ihre Projekte kopieren. Der Agent läuft als Web-UI oder CLI-Tool und ermöglicht nahtlose Integration in bestehende Workflows. Seine modulare Architektur unterstützt Plugins für zusätzliche Frameworks und kann erweitert werden, um firmeneigene Designsysteme zu integrieren.

FastAPI Agents bietet eine robuste Serviceschicht für die Entwicklung von LLM-basierten Agenten mit dem Web-Framework FastAPI. Es ermöglicht die Definition des Agentenverhaltens mit LangChain Chains, Tools und Speichersystemen. Jeder Agent kann als standardmäßiger REST-Endpunkt bereitgestellt werden, der asynchrone Anfragen, Streaming-Antworten und anpassbare Payloads unterstützt. Die Integration mit Vektorspeichern ermöglicht retrieval-augmented Generation für wissensgetriebene Anwendungen. Das Framework umfasst integrierte Protokollierung, Überwachungs-Hooks und Docker-Unterstützung für containerisierte Bereitstellung. Es ist einfach, Agenten mit neuen Tools, Middleware und Authentifizierung zu erweitern. FastAPI Agents beschleunigt die Marktreife von KI-Lösungen und stellt Sicherheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit agentenbasierter Anwendungen in Unternehmen und Forschungseinrichtungen sicher.

Advanced Agents Cookbooks ist ein community-getragenes GitHub-Projekt, das eine Bibliothek von KI-Agenten-Rezepten auf Basis von LangChain anbietet. Es umfasst Speichermodule zur Kontextbeibehaltung, Integrationen benutzerdefinierter Tools für externe Daten- und API-Aufrufe, Muster für Funktionsaufrufe für strukturierte Antworten, Gedankengang-Planung für komplexe Entscheidungsfindung und die Orchestrierung mehrstufiger Workflows. Entwickler können diese vorgefertigten Beispiele nutzen, um Best Practices zu verstehen, Verhalten anzupassen und die Entwicklung intelligenter Agenten zu beschleunigen, die Aufgaben wie Terminplanung, Datenabruf und Kundensupport automatisieren.

Der Amazon Bedrock Custom LangChain Agent ist eine Referenzarchitektur und ein Code-Beispiel, das zeigt, wie man KI-Agenten durch die Kombination von AWS Bedrock Foundation-Modellen mit LangChain baut. Sie definieren eine Reihe von Tools (APIs, Datenbanken, RAG-Retriever), konfigurieren Agentenrichtlinien und Speicher, und führen mehrstufige Denkprozesse aus. Es unterstützt Streaming-Ausgaben für geringe Latenz bei Nutzererfahrungen, integriert Callback-Handler zur Überwachung und stellt Sicherheit mittels IAM-Rollen sicher. Dieser Ansatz beschleunigt die Bereitstellung intelligenter Assistenten für Kundensupport, Datenanalyse und Workflow-Automatisierung – alles auf der skalierbaren AWS-Cloud.

Chat-With-CUHKSZ bietet eine optimierte Pipeline zum Aufbau eines domänenspezifischen Chatbots auf Basis der CUHKSZ-Wissensdatenbank. Nach Klonen des Repositories konfigurieren Nutzer ihre OpenAI-API-Anmeldedaten und geben Dokumentquellen wie Campus-PDFs, Webseiten und Forschungsarbeiten an. Das Tool nutzt LlamaIndex, um Dokumente vorzuverarbeiten und zu indexieren, wodurch ein effizienter Vektor-Speicher entsteht. LangChain orchestriert die Retrieval- und Prompt-Mechanismen und liefert relevante Antworten in einer Konversationsschnittstelle. Die Architektur unterstützt das Hinzufügen benutzerdefinierter Dokumente, die Feinabstimmung der Prompt-Strategien und die Bereitstellung via Streamlit oder einem Python-Server. Optional sind semantische Suchverbesserungen integriert, die Protokollierung von Anfragen für Auditing ist möglich, und es kann mit minimaler Konfiguration auf andere Universitäten erweitert werden.

Minimalist Agent bietet ein rohes Framework zum Bau von KI-Agenten in Python. Es nutzt die Agent-Klassen von LangChain und die API von OpenAI, um mehrstufiges Schlussfolgern durchzuführen, Werkzeuge dynamisch auszuwählen und Funktionen auszuführen. Sie können das Repository klonen, Ihren OpenAI API-Schlüssel konfigurieren, benutzerdefinierte Werkzeuge oder Endpunkte definieren und das CLI-Skript ausführen, um mit dem Agenten zu interagieren. Das Design legt Wert auf Klarheit und Erweiterbarkeit, was es einfach macht, Kernverhalten des Agenten für Experimente oder Lehre zu studieren, zu modifizieren und zu erweitern.

LLM-Blender-Agent ermöglicht Entwicklern den Aufbau modularer, Multi-Agenten-KI-Systeme, indem LLMs in kollaborative Agenten eingebettet werden. Jeder Agent kann Tools wie Python-Ausführung, Web-Scraping, SQL-Datenbanken und externe APIs nutzen. Das Framework verwaltet Gesprächsspeicher, schrittweise Argumentation und Tool-Orchestrierung, was Aufgaben wie Berichterstellung, Datenanalyse, automatisierte Recherche und Workflow-Automatisierung ermöglicht. Basierend auf LangChain ist es leichtgewichtig, erweiterbar und funktioniert mit GPT-3.5, GPT-4 und anderen LLMs.