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.

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.