Whiz wurde entwickelt, um eine robuste Grundlage für die Entwicklung intelligenter Agenten zu bieten, die komplexe konversationelle und aufgabenorientierte Workflows ausführen können. Mit Whiz definieren Entwickler "Tools" — Python-Funktionen oder externe APIs — die der Agent beim Verarbeiten von Benutzeranfragen aufrufen kann. Ein integriertes Speicher-Modul erfasst und ruft Gesprächskontexte ab, wodurch zusammenhängende Multi-Turn-Interaktionen ermöglicht werden. Eine dynamische Planungskomponente zerlegt Ziele in umsetzbare Schritte, während eine flexible Schnittstelle das Einfügen von benutzerdefinierten Policies, Tool-Registrierungen und Speicher-Backends ermöglicht. Whiz unterstützt embeddings-basierte semantische Suche zum Abrufen relevanter Dokumente, Protokollierung für Nachvollziehbarkeit und asynchrone Ausführung für Skalierung. Vollständig Open-Source kann Whiz überall dort eingesetzt werden, wo Python läuft, was eine schnelle Prototyp-Erstellung von Kundenservice-Bots, Datenanalyse-Assistenten oder spezialisierten Domänenagenten mit minimalem Boilerplate ermöglicht.

AgentFence bietet eine einheitliche Sicherheitsschicht für KI-Agenten, die Richtliniendurchsetzung, Zugriffskontrolle und Anomalieerkennung umfasst. Es bietet SDKs für Python, Node.js und REST-APIs, um eine einfache Integration mit Ihren LLM-Anwendungen zu ermöglichen. Mit Echtzeit-Überwachungs-Dashboards und detaillierten Prüfspuren erhalten Compliance-Teams vollständige Einblicke in das Verhalten der Agenten. Anpassbare Richtlinien erlauben die Definition erlaubter Aktionen, Nutzungsregeln und Benutzerrollen. Automatisierte Warnmeldungen benachrichtigen die Stakeholder bei Richtlinienverletzungen, während historische Protokolle forensische Analysen und gesetzliche Berichte unterstützen.