Taiga ist ein auf Python basiertes Open-Source-KI-Agenten-Framework, das die Erstellung, Orchestrierung und den Einsatz autonomer Large Language Model (LLM)-Agenten erleichtert. Das Framework umfasst ein flexibles Plugin-System für die Integration benutzerdefinierter Tools und externer APIs, ein konfigurierbares Speicher-Modul zur Verwaltung des Langzeit- und Kurzzeit-Dialogkontexts sowie einen Task-Chaining-Mechanismus zur Sequenzierung von Multi-Schritt-Workflows. Taiga bietet außerdem integriertes Logging, Metriken und Fehlerbehandlung für Produktionsbereitschaft. Entwickler können schnell Agenten mit Vorlagen erstellen, Funktionalitäten über SDK erweitern und plattformübergreifend bereitstellen. Durch die Abstraktion komplexer Orchestrierungslogik ermöglicht Taiga Teams, intelligente Assistenten zu entwickeln, die recherchieren, planen und Aktionen ohne manuelles Eingreifen ausführen können.

Web-Agent ist eine Node.js-Bibliothek, die entwickelt wurde, um natürliche Sprachbefehle in Browseroperationen umzusetzen. Es integriert sich mit beliebten LLM-Anbietern (OpenAI, Anthropic usw.) und steuert headless oder headful Browser, um Aktionen wie das Scrapen von Seiten, Klicken auf Schaltflächen, Ausfüllen von Formularen, Navigation bei Mehrstufigen Workflows und Exportieren von Ergebnissen durchzuführen. Entwickler können das Verhalten des Agents in Code oder JSON definieren, durch Plugins erweitern und Aufgaben verketten, um komplexe Automatisierungsabläufe zu erstellen. Es vereinfacht langwierige Webaufgaben, Tests und Datenerfassung, indem es KI interpretiert und ausführt.

Agent TARS nutzt eine Kombination aus fortschrittlicher Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung, um grafische Benutzeroberflächen zu verstehen und zu manipulieren. Durch das Erfassen visueller Darstellungen von Webseiten kann TARS Buttons, Formulare, Tabellen und andere Seitenelemente identifizieren. Nutzer interagieren mit TARS über natürliche Sprachaufforderungen und instruieren es, zu klicken, zu scrollen, Text zu extrahieren oder Formulare auf mehreren Seiten auszufüllen. Es unterstützt anpassbare Workflows, die Aufgaben verketten — wie das Einloggen, Daten extrahieren und Ergebnisse in CSV oder JSON exportieren. Mit Unterstützung für headless und headful Browser-Modi ermöglicht TARS sowohl interaktive Erkundung als auch unbeaufsichtigte Automatisierung, was es ideal für Tests, Datenerfassung und routinemäßige browserbasierte Operationen macht.