Autogen Studio Research ist ein auf GitHub gehosteter Forschungsprototyp zum Erstellen, Visualisieren und Iterieren von Multi-Agenten-KI-Anwendungen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Agentenkomponenten per Drag & Drop anordnen, Kommunikationskanäle definieren und Ausführungspipelines konfigurieren können. Im Hintergrund verwendet es ein Python SDK, um verschiedene LLM-Backends (OpenAI, Azure, lokale Modelle) zu verbinden, und bietet Echtzeit-Logging, Metriken und Debugging-Tools. Die Plattform ist für die schnelle Prototypentwicklung von kollaborativen Agentensystemen, Entscheidungsprozessen und automatisierter Aufgabensteuerung konzipiert.

CircleChat ist eine Plattform, auf der Benutzer gleichzeitig mit mehreren KI-Agenten interagieren können. Jeder KI-Agent bietet einzigartige Einblicke und Expertise, was es den Benutzern erleichtert, eine umfassende Perspektive auf ihre Anfragen oder Probleme zu erhalten. CircleChat wurde entwickelt, um intelligente Gespräche zu fördern, und hat das Ziel, Ihr bevorzugtes virtuelles Brainstorming-Tool zu werden. Egal, ob Sie Probleme lösen, planen oder kreative Inputs benötigen, CircleChat verbindet Sie mit mehreren KIs, die alle zu einem umfassenderen Verständnis beitragen.

Eigent ist eine KI-Plattform, die die Erstellung einer dynamischen KI-Arbeitskraft ermöglicht, bestehend aus mehreren kollaborativen Agenten, die parallel komplexe Arbeitsabläufe automatisieren. Es unterstützt die vollständige Anpassung von Worker-Knoten und aufgabenspezifischen Tools und bietet sichere lokale Deployment-Optionen zur Sicherstellung von Datenschutz und Kontrolle. Die Infrastruktur von Eigent liefert überlegene Leistung und Kosteneffizienz durch Optimierung der Multi-Agenten-Interaktionen, ideal für Unternehmen, die KI für skalierbare Automatisierung einsetzen möchten.

Das Multi-Agent AI-Framework bietet eine End-to-End-Lösung für die Orchestrierung mehrerer autonomer Agenten in Cloud-Umgebungen. Es nutzt Neon’s Postgres-kompatible serverlose Datenbank zur Speicherung von Gesprächshistorie und Agentenstatus, Azure Functions zur skalierenden Ausführung von Agentenlogik und OpenAI APIs für natürliche Sprachverständnis und -generierung. Eingebaute Nachrichtenwarteschlangen und rollenbasierte Verhaltensweisen ermöglichen es Agenten, bei Aufgaben wie Forschung, Terminplanung, Kundensupport und Datenanalyse zusammenzuarbeiten. Entwickler können Agentenrichtlinien, Speicherregeln und Workflows an verschiedene Geschäftsanforderungen anpassen.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction bietet eine flexible Umgebung, um Systeme aus mehreren autonomen KI-Agenten zu entwerfen, zu konfigurieren und auszuführen. Jeder Agent kann spezifische Rollen, Ziele und Kommunikationsprotokolle zugewiesen bekommen. Das Framework verwaltet Nachrichtenübermittlung, Gesprächskontext sowie sequentielle oder parallele Interaktionen. Es unterstützt die Integration mit OpenAI GPT, anderen LLM-APIs und benutzerdefinierten Modulen. Nutzer definieren Szenarien über YAML oder Python-Skripte, in denen Agenten-Details, Arbeitsablauf-Schritte und Stopkriterien spezifiziert werden. Das System protokolliert alle Interaktionen für Debugging und Analyse und ermöglicht eine feinabgestimmte Steuerung des Agentenverhaltens für Experimente in Zusammenarbeit, Verhandlung, Entscheidungsfindung und komplexer Problemlösung.