Im Kern bietet LionAGI eine modulare Architektur zur Definition und Ausführung abhängiger Aufgabenstufen, die komplexe Probleme in logische Komponenten unterteilen, die sequenziell oder parallel verarbeitet werden können. Jede Stufe kann eine benutzerdefinierte Eingabeaufforderung, Speicher und Entscheidungslogik nutzen, um das Verhalten basierend auf vorherigen Ergebnissen anzupassen. Entwickler können unterstützte LLM-APIs oder selbst gehostete Modelle integrieren, Beobachtungsräume konfigurieren und Aktionszuordnungen definieren, um Agenten zu erstellen, die planen, urteilen und über mehrere Zyklen lernen. Eingebaute Protokollierung, Fehlerbehebung und Analysetools ermöglichen eine Echtzeitüberwachung und iterative Verfeinerung. Ob bei Automatisierung von Forschungsflows, Berichtgenerierung oder Orchestrierung autonomer Prozesse – LionAGI beschleunigt die Entwicklung intelligenter, adaptiver KI-Agenten mit minimalem Boilerplate.

LLM-Agent bietet eine strukturierte Architektur zum Erstellen intelligenter Agenten mit LLMs. Es umfasst ein Toolkit zur Definition benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontexterhaltung und Ausführungs-Tools, die komplexe Aktionsketten steuern. Agenten können APIs aufrufen, lokale Prozesse ausführen, Datenbanken abfragen und den Gesprächszustand verwalten. Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks ermöglichen eine Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Für Erweiterbarkeit konzipiert, unterstützt LLM-Agent das Hinzufügen neuer Tool-Schnittstellen, benutzerdefinierter Evaluatoren und dynamischer Auftragsrouting, um automatisierte Forschung, Datenanalyse, Codeerstellung und mehr zu ermöglichen.