FastAPI Agents bietet eine robuste Serviceschicht für die Entwicklung von LLM-basierten Agenten mit dem Web-Framework FastAPI. Es ermöglicht die Definition des Agentenverhaltens mit LangChain Chains, Tools und Speichersystemen. Jeder Agent kann als standardmäßiger REST-Endpunkt bereitgestellt werden, der asynchrone Anfragen, Streaming-Antworten und anpassbare Payloads unterstützt. Die Integration mit Vektorspeichern ermöglicht retrieval-augmented Generation für wissensgetriebene Anwendungen. Das Framework umfasst integrierte Protokollierung, Überwachungs-Hooks und Docker-Unterstützung für containerisierte Bereitstellung. Es ist einfach, Agenten mit neuen Tools, Middleware und Authentifizierung zu erweitern. FastAPI Agents beschleunigt die Marktreife von KI-Lösungen und stellt Sicherheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit agentenbasierter Anwendungen in Unternehmen und Forschungseinrichtungen sicher.

SPEAR (Scalable Platform for Edge AI Real-Time) ist so konzipiert, dass es den gesamten Lebenszyklus der KI-Inferenz an der Edge verwaltet. Entwickler können Streaming-Pipelines definieren, die Sensor-, Video- oder Protokolldaten über Konnektoren zu Kafka, MQTT oder HTTP-Quellen aufnehmen. SPEAR deployt dynamisch containerisierte Modelle auf Worker-Knoten, balanciert die Lasten in Clustern aus und sorgt für niedrige Latenzzeiten. Es enthält integrierte Versionierung, Gesundheitsprüfungen und Telemetrie, die Metriken an Prometheus und Grafana ausgeben. Nutzer können benutzerdefinierte Transformationen oder Alerts über eine modulare Plugin-Architektur anwenden. Mit automatischem Skalieren und Fehlerbehebung liefert SPEAR zuverlässige Echtzeit-Analysen für IoT, industrielle Automatisierung, Smart Cities und autonome Systeme in heterogenen Umgebungen.