Java-Action-Datetime ist ein Add-on-Modul für das LightJason-Multienentsystem-Framework, das alle temporalen Operationen innerhalb Ihrer Agenten kümmert. Es bietet Aktionen zum Abrufen des aktuellen Zeitstempels, zum Parsen von Datum/Zeit-Strings in Java-zeitbezogene Objekte, zum Anwenden von benutzerdefinierten Formatierungsmustern, zur Durchführung arithmetischer Operationen wie Hinzufügen oder Subtrahieren von Zeitdauern, zum Berechnen von Unterschieden zwischen Datums/Zeitwerten und zum Wechseln zwischen Zeitzonen. Diese Aktionen integrieren sich nahtlos in den LightJason-Agentencode, reduzieren Boilerplate-Code und ermöglichen zuverlässiges, konsistentes temporales Denken in verteilten Agenten-Deployments.

Das Multi-Agenten-System für Einkaufszentren ist ein KI-gesteuertes Framework, das auf einer Multi-Agenten-Architektur basiert, um das Einkaufserlebnis in Shopping Malls zu verbessern. Es besteht aus Käufer-Agenten, die Besucherinteraktionen verfolgen; Vorlagen-Agenten, die frühere und Echtzeit-Daten analysieren; sowie Empfehlungs-Agenten, die maßgeschneiderte Produkt- und Aktionsvorschläge generieren. Die Agenten kommunizieren über ein Nachrichtenprotokoll, um Benutzerprofile zu aktualisieren, bereichsübergreifende Erkenntnisse zu teilen und Empfehlungen dynamisch anzupassen. Es unterstützt die Integration mit CMS und POS für Echtzeit-Inventar- und Verkaufsdatenfeedback. Das modulare Design erlaubt die Anpassung von Agentenverhalten, die Integration neuer Datenquellen und die Bereitstellung auf verschiedenen Plattformen. Ideal für große Einzelhandelsumgebungen verbessert es die Kundenzufriedenheit und steigert den Umsatz durch präzise, kontextbezogene Empfehlungen.

Multi-Agent-Blueprint ist ein umfassender Open-Source-Codebasis zum Aufbau und zur Orchestrierung mehrerer KI-gesteuerter Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Im Kern bietet es ein modulares System zur Definition verschiedener Agentenrollen – wie Forscher, Analysten und Ausführer – mit eigenen Speichereinheiten und Prompt-Vorlagen. Das Framework integriert nahtlos große Sprachmodelle, externe Wissens-APIs und benutzerdefinierte Werkzeuge, um dynamische Aufgabendelegation und iterative Feedback-Schleifen zwischen den Agenten zu ermöglichen. Es enthält zudem integrierte Protokollierung und Überwachung, um Agenteninteraktionen und -ausgaben zu verfolgen. Mit anpassbaren Arbeitsabläufen und austauschbaren Komponenten können Entwickler und Forscher schnell Multi-Agenten-Pipelines für Anwendungen wie Inhaltsgenerierung, Datenanalyse, Produktentwicklung oder automatisierten Kundendienst prototypisieren.

Nuzon-AI bietet ein auf Python basierendes Agenten-Framework, mit dem Aufgaben definiert, Konversationsspeicher verwaltet und Funktionen via Plugins erweitert werden können. Es unterstützt die Integration mit großen LLMs (OpenAI, lokale Modelle), sodass Agenten Webinteraktionen, Datenanalyse und automatisierte Workflows durchführen. Die Architektur umfasst ein Skill-Register, Tool-Invocation-System und eine Multi-Agenten-Orchestrationsschicht, um Agenten für Kundendienst, Forschungsunterstützung und persönliche Produktivität zu komponieren. Mit Konfigurationsdateien können Sie das Verhalten, die Speicherhaltungsrichtlinie und das Logging für Debugging oder Audit-Anforderungen anpassen.