Proactive AI Agents ist ein entwicklerzentriertes Framework, das darauf ausgelegt ist, komplexe autonome Agenten-Ökosysteme basierend auf großen Sprachmodellen zu konzipieren. Es bietet standardmäßig Funktionen für die Erstellung von Agenten, Aufgabenzerlegung und Kommunikation zwischen Agenten, um eine nahtlose Koordination bei komplexen, mehrstufigen Zielen zu ermöglichen. Jeder Agent kann mit benutzerdefinierten Tools, Speicher und Planungsalgorithmen ausgestattet werden, wodurch sie proaktiv Nutzerbedürfnisse vorwegnehmen, Aufgaben planen und Strategien dynamisch anpassen können. Das Framework unterstützt die modulare Integration neuer Sprachmodelle, Toolkits und Wissensbasen und bietet integrierte Protokollierungs- und Überwachungsfunktionen. Durch die Abstraktion der komplexen Organisation der Agentenbeschaffung beschleunigt Proactive AI Agents die Entwicklung KI-gesteuerter Workflows für Forschung, Automatisierung und Unternehmensanwendungen.

MInD ist ein in Python geschriebenes Speichersystem, das darauf ausgelegt ist, LLM-gesteuerten KI-Agenten mit robusten Speicherfunktionen auszustatten. Es ermöglicht Agenten, Benutzereingaben und Systemereignisse als episodische Protokolle zu erfassen, diese Protokolle in semantische Zusammenfassungen zu kondensieren und kontextabhängige Erinnerungen bei Bedarf abzurufen. Mit konfigurierbaren Aufbewahrungsrichtlinien, Ähnlichkeitssuche und automatischer Zusammenfassung pflegt MInD eine persistente Wissensbasis, die bei der Inferenz konsultiert wird. Dies stellt sicher, dass sie frühere Interaktionen genau abrufen, Antworten auf Basis der Historie anpassen und personalisierte, kohärente Dialoge über mehrere Sitzungen hinweg liefern.