Suna ermöglicht es Organisationen, End-to-End-KI-Agenten zu erstellen, die repetitive Aufgaben erledigen, mit APIs verbinden und Multi-Schritte-Arbeitsabläufe orchestrieren. Über eine Drag-and-Drop-Oberfläche können Benutzer Trigger-Ereignisse festlegen, Datenflüsse abbilden und Dienste von Drittanbietern wie CRM, E-Mail und Datenbanken integrieren. Die Plattform nutzt große Sprachmodelle, um natürliche Sprachverständnis- und Entscheidungsfähigkeiten innerhalb jedes Agenten bereitzustellen. Mit integrierter Überwachung, Protokollierung und Alarmierung können Teams die Leistung der Agenten verfolgen und die Arbeitsabläufe in Echtzeit optimieren. Suna bietet auch Versionskontrolle, Kollaborationsfunktionen und sichere Bereitstellungsoptionen, um Skalierbarkeit und Governance zu gewährleisten. Von Kundenservice-Automatisierung bis hin zu Datenerfassung und Berichtserstellung befähigt Suna Unternehmen, Operationen im großen Maßstab zu automatisieren.

AgentSmith ist ein modulares Agenten-Orchestrierungsframework in Python, das Entwicklern ermöglicht, mehrere KI-Agenten zu definieren, zu konfigurieren und gemeinsam auszuführen. Jeder Agent kann spezialisierte Rollen wie Forscher, Planer, Programmierer oder Reviewer zugewiesen bekommen und über eine interne Nachrichtenschiene kommunizieren. AgentSmith unterstützt Speichermanagement durch Vektorspeicher wie FAISS oder Pinecone, Aufgabenzerlegung in Unteraufgaben und automatische Überwachung zur Zielerreichung. Agenten und Pipelines werden über menschenlesbare YAML-Dateien konfiguriert, und das Framework integriert sich nahtlos mit OpenAI-APIs und benutzerdefinierten LLMs. Es umfasst integrierte Protokollierung, Überwachung und Fehlerbehandlung, was es ideal für die Automatisierung von Softwareentwicklungsprozessen, Datenanalysen und Entscheidungsunterstützungssystemen macht.

AIBrokers bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Verwaltung und Ausführung von Workflows, die mehrere KI-Agenten und Modelle umfassen. Es ermöglicht Entwicklern, Broker zu definieren, die die Aufgabenverteilung überwachen, das am besten geeignete Modell auswählen — z.B. GPT-4 für Sprachaufgaben oder ein Vision-Modell für Bildanalyse — basierend auf anpassbaren Routing-Regeln. Der ConversationManager unterstützt kontextbezogenes Verhalten, indem er vergangene Dialoge speichert und abruft, während das MemoryStore-Modul einen persistentes Zustandsmanagement über Sitzungen hinweg bietet. Das PluginManager ermöglicht eine nahtlose Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen und erweitert so die Fähigkeiten des Brokers. Mit eingebauten Protokollierungs-, Überwachungs-Hooks und anpassbarer Fehlerbehandlung vereinfacht AIBrokers die Entwicklung und Bereitstellung komplexer KI-gesteuerter Anwendungen in Produktionsumgebungen.