Goated Agents vereinfacht den Aufbau anspruchsvoller, KI-gesteuerter autonomer Systeme in Go. Durch die Einbettung der Kettenlogik direkt in die Laufzeitumgebung können Entwickler Mehr-Schritte-Überlegungen mit transparenten Zwischenergebnissen implementieren. Die Bibliothek bietet eine API zur Tool-Definition, mit der Agenten externe Dienste, Datenbanken oder benutzerdefinierte Code-Module aufrufen können. Das Speicherverwaltungs-Support ermöglicht eine persistente Kontextführung über Interaktionen hinweg. Die Plugin-Architektur erleichtert die Erweiterung der Kernfunktionalitäten wie Tool-Wrapper, Logging und Monitoring. Goated Agents nutzt die Leistung und statische Typisierung von Go, um effiziente und zuverlässige Agentenausführung zu gewährleisten. Egal, ob beim Erstellen von Chatbots, Automatisierungs-Pipelines oder Forschungsprototypen – Goated Agents bietet die Bausteine, um komplexe Überlegungsprozesse zu steuern und KI-gesteuerte Intelligenz nahtlos in Go-Anwendungen zu integrieren.

Minimalist Agent bietet ein rohes Framework zum Bau von KI-Agenten in Python. Es nutzt die Agent-Klassen von LangChain und die API von OpenAI, um mehrstufiges Schlussfolgern durchzuführen, Werkzeuge dynamisch auszuwählen und Funktionen auszuführen. Sie können das Repository klonen, Ihren OpenAI API-Schlüssel konfigurieren, benutzerdefinierte Werkzeuge oder Endpunkte definieren und das CLI-Skript ausführen, um mit dem Agenten zu interagieren. Das Design legt Wert auf Klarheit und Erweiterbarkeit, was es einfach macht, Kernverhalten des Agenten für Experimente oder Lehre zu studieren, zu modifizieren und zu erweitern.

Dev-Agent ist ein Open-Source-KI-Agent-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome Agenten schnell zu erstellen und bereitzustellen. Es kombiniert eine modulare Plugin-Architektur mit einfach konfigurierenbaren Tool-Invocation, einschließlich HTTP-Endpunkten, Datenbankabfragen und benutzerdefinierten Skripts. Agenten können eine persistenten Speicherschicht nutzen, um vergangene Interaktionen zu referenzieren, und mehrstufige Reasoning-Flows für komplexe Aufgaben orchestrieren. Mit integrierter Unterstützung für OpenAI GPT-Modelle definieren Benutzer das Verhalten der Agenten über einfache JSON- oder YAML-Spezifikationen. Das CLI-Tool verwaltet Authentifizierung, Sitzungsstatus und Protokollierung. Ob Kundenservice-Bots, Datenabrufassistenten oder automatisierte CI/CD-Helfer – Dev-Agent reduziert den Entwicklungsaufwand und ermöglicht eine nahtlose Erweiterung durch community-getriebene Plugins, bietet Flexibilität und Skalierbarkeit für vielfältige KI-basierte Anwendungen.

Dieser Kurs vermittelt Entwicklern Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Implementierung verschiedener KI-Agenten mit dem Hugging Face Ökosystem. Er behandelt den Einsatz von Transformers für Sprachverständnis, retrieval-gestützte Generierung, die Integration externer API-Tools, Ketten von Eingabeaufforderungen und Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Lernende bauen Agenten für Dokumenten-QA, Konversationsassistenten, Workflow-Automatisierung und mehrstufiges Denken. Durch praktische Notebooks konfigurieren Nutzer die Agenten-Orchestrierung, Fehlerbehandlung, Speicherstrategien und Deployment-Muster, um robuste, skalierbare KI-gesteuerte Assistenten für Kundenservice, Datenanalyse und Inhaltserstellung zu entwickeln.