ai-agents-trial ist ein Open-Source-Python-Projekt, das demonstriert, wie man autonome KI-Agenten mit LLMs baut. Es bietet modulare Abstraktionen für Agentenplanung, Tool-Aktivierung (z.B. Websuche, Taschenrechner) und Speichermanagement. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge definieren, Aktionen über mehrere Schritte verketten und den Kontext über Sitzungen hinweg speichern. Der Code nutzt OpenAI-APIs zusammen mit Helfer-Utilities, um Workflows zu orchestrieren, und ist ideal für schnelle Prototypen von chatbasierten Assistenten, Forschungs-Bots oder domänspezifischen Automatisierungsagenten. Erweiterungspunkte erlauben das Hinzufügen neuer Konnektoren und Datenquellen ohne Änderung der Kernlogik.

Continuum ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente Agenten durch die Definition von Aufgaben, Tools und Speicher in einer komponierbaren Weise aufzubauen. Mit Continuum entwickelten Agenten folgen einem Plan-Ausführen-Observieren-Zyklus, der LLM-Reasoning mit externen API-Aufrufen oder Skripts verknüpft. Seine pluggable Architektur unterstützt mehrere Speicherlösungen (z.B. Redis, SQLite), benutzerdefinierte Tool-Bibliotheken und asynchrone Ausführung. Mit Fokus auf Flexibilität können Nutzer eigene Agentenrichtlinien schreiben, Drittanbieter-Services wie Datenbanken oder Webhooks integrieren und Agenten in verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Die Event-getriebene Orchestrierung von Continuum protokolliert die Aktionen der Agenten, was Debugging und Leistungsoptimierung erleichtert. Ob bei der Automatisierung von Dateninfrastruktur, dem Aufbau konversationaler Assistenten oder der Orchestrierung von DevOps-Pipelines, Continuum bietet eine skalierbare Grundlage für produktionsreife KI-Agenten-Arbeitsabläufe.

Rawr Agent ist ein modularer, quelloffener Python-Framework, das Entwickler befähigt, autonome KI-Agenten durch die Orchestrierung komplexer Workflows von LLM-Interaktionen zu erstellen. Durch den Einsatz von LangChain im Hintergrund können Sie Aufgabenfolgen entweder über YAML-Konfigurationen oder Python-Code definieren und dabei Tools wie Web-APIs, Datenbankabfragen und benutzerdefinierte Skripte integrieren. Es enthält Speicherkomponenten für die Speicherung des Gesprächshistoriums und von Vektor-Embeddings, Caching-Mechanismen zur Optimierung wiederholter Aufrufe sowie robuste Protokollierungs- und Fehlerbehandlungsfunktionen zur Überwachung des Agentenverhaltens. Die erweiterbare Architektur von Rawr Agent ermöglicht die Hinzufügung von benutzerdefinierten Tools und Adaptern, was es für Aufgaben wie automatisierte Recherche, Datenanalyse, Berichterstellung und interaktive Chatbots geeignet macht. Mit seiner einfachen API können Teams schnell intelligente Agenten für unterschiedlichste Anwendungen entwickeln und bereitstellen.