MultiAgent2 bietet ein umfassendes Toolkit zur Steuerung von autonomen KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Entwickler können Agenten mit anpassbaren Personas, Strategien und Speicher-Kontexten definieren, sodass sie kommunizieren, Informationen teilen und gemeinsam Probleme lösen. Das Framework unterstützt austauschbare Speicheroptionen für langfristiges Gedächtnis, rollenbasierten Zugriff auf gemeinsame Daten und konfigurierbare Kommunikationskanäle für synchrone oder asynchrone Dialoge. Seine CLI und Python SDK ermöglichen eine schnelle Prototypenerstellung, Tests und den Einsatz von Multi-Agenten-Systemen für Einsatzszenarien wie Forschungsexperimente, automatisierten Kundenservice, Inhaltsgenerierungspipelines und Entscheidungsfindung. Durch die Abstraktion der Agentenkommunikation und des Gedächtnismanagements beschleunigt MultiAgent2 die Entwicklung komplexer KI-gesteuerter Anwendungen.

NeuralGPT soll die Entwicklung von KI-Agenten vereinfachen, indem modulare Komponenten und standardisierte Pipelines angeboten werden. Im Kern verfügt es über anpassbare Agentenklassen, retrieval-augmented generation (RAG) und Speicherschichten, um den Konversationskontext zu bewahren. Entwickler können Vektor-Datenbanken (z. B. Chroma, Pinecone, Qdrant) für semantische Suche integrieren und Werkzeugs-Agenten definieren, um externe Befehle oder API-Aufrufe auszuführen. Das Framework unterstützt mehrere LLM-Backends wie OpenAI, Hugging Face und Azure OpenAI. NeuralGPT umfasst eine CLI für schnelle Prototypentwicklung und ein Python-SDK für programmatischen Zugriff. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und erweiterbarer Plugin-Architektur beschleunigt es die Bereitstellung intelligenter Assistenten, Chatbots und automatisierter Workflows.