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Die besten Multi-Agenten-Architektur-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte Multi-Agenten-Architektur-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

Multi-Agenten-Architektur

  • Nuzon-AI

    Nuzon-AI ist ein erweiterbares KI-Agenten-Framework, das Entwicklern ermöglicht, anpassbare Chat-Agenten mit Speicher- und Plugin-Unterstützung zu erstellen.
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    Was ist Nuzon-AI?
    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.
    Nuzon-AI Hauptfunktionen
    • Modulares Plugin-System
    • Verwaltung des Konversationsspeichers
    • Lmm-Integration (OpenAI, lokal)
    • Multi-Agenten-Orchestrierung
    • Entwicklung benutzerdefinierter Fähigkeiten
    • Aufgaben-Ausführungs-Pipeline

  • Java-Action-Datetime

    Java-Action-Datetime fügt robuste Datum- und Zeitbehandlungsaktionen für LightJason-Agenten hinzu, mit Parsing, Formatierung, Arithmetik und Zeitzonenkonvertierungen.
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    Was ist Java-Action-Datetime?
    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.

  • Mall Recommendation Multi-Agent System

    Ein Multi-Agenten-System, das die Vorlieben der Käufer analysiert, um personalisierte Produktempfehlungen in Echtzeit im Einkaufszentrum zu liefern.
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    Was ist Mall Recommendation Multi-Agent System?
    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.
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