BrainX ist eine PHP-basierte AI-Agenten-Plattform, die die Erstellung und Orchestrierung intelligenter Chatbots und Assistenten vereinfacht. Sie bietet einheitliche Schnittstellen zur Integration mehrerer Sprachmodelle (OpenAI, Azure usw.), kombiniert mit flexiblen Speicher-Treibern zur Wahrung des Gesprächskontexts über Sitzungen hinweg. Vorgefertigte Konnektoren ermöglichen den Einsatz auf Slack, Telegram und anderen Messaging-Kanälen. Entwickler können Prompt-Vorlagen, Antwort-Handling-Pipelines und Caching-Strategien konfigurieren, um Leistung und Benutzererfahrung zu optimieren. Mit seiner modularen Architektur macht BrainX die Erweiterung der Funktionalität, das Sitzungsmanagement und die Überwachung von Interaktionen in produktionsreifen KI-Anwendungen einfach.

Serverless AI Agent vereinfacht die Erstellung und Bereitstellung autonomer KI-Agenten durch die Nutzung serverloser Cloud-Funktionen. Durch die Definition von Agentenverhalten in einfachen Konfigurationsdateien können Entwickler KI-gesteuerte Workflows aktivieren, die natürliche Spracheingaben verarbeiten, mit APIs interagieren, Datenbankabfragen ausführen und Ereignisse auslösen. Das Framework abstrahiert Infrastrukturprobleme und skaliert Agentenfunktionen automatisch nach Bedarf. Mit integrierter Zustandspersistenz, Protokollierung und Fehlerbehandlung unterstützt Serverless AI Agent zuverlässige lang laufende Aufgaben, geplante Jobs und ereignisgesteuerte Automatisierungen. Entwickler können benutzerdefinierte Middleware integrieren, aus mehreren Cloud-Anbietern wählen und die Fähigkeiten des Agenten mit Plugins für Überwachung, Authentifizierung und Datenspeicherung erweitern. Dies ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung und den Einsatz robuster KI-basierter Lösungen.

Spider Clients sind leichtgewichtige, lingspezifische SDKs, die mit einem Spider-Orchestrierungsserver kommunizieren, um AI-Agenten-Aufgaben zu koordinieren. Über HTTP-Anfragen ermöglichen sie es Benutzern, interaktive Sitzungen zu öffnen, multi-Schrittfähige Ketten zu versenden, benutzerdefinierte Tools zu registrieren und Streaming-Antworten in Echtzeit abzurufen. Sie kümmern sich um Authentifizierung, Serialisierung von Prompt-Vorlagen und Fehlerbehandlung, während sie konsistente APIs über Node.js und Python aufrechterhalten. Entwickler können Wiederholungsrichtlinien konfigurieren, Metadaten protokollieren und benutzerdefinierte Middleware integrieren. Der CLI-Client unterstützt schnelle Tests und Prototyping von Workflows im Terminal. Zusammen beschleunigen diese Clients die Entwicklung KI-gesteuerter Agenten durch Abstraktion niederiger Netzwerk- und Protokolldetails, sodass Teams sich auf Prompt-Design und Logik-Orchestrierung konzentrieren können.

Tongui Agent stellt eine modulare Architektur bereit, mit der KI-Agenten erstellt werden können, die Gesprächszustände aufrechterhalten, externe Tools nutzen und mehrere Sub-Agenten koordinieren. Entwickler konfigurieren LLM-Backends, definieren benutzerdefinierte Aktionen und hängen Speicher-Module an, um den Kontext zu speichern. Das Framework umfasst ein SDK, CLI und Middleware-Hooks für Beobachtbarkeit, um die Integration in Web- oder Node.js-Anwendungen zu erleichtern. Unterstützte LLMs sind OpenAI, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle.