Agent Forge vereinfacht den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung von KI-Agenten durch CLI-Skelettbefehle, um Boilerplate-Code, Unterhaltungsvorlagen und Konfigurationseinstellungen zu generieren. Entwickler können Agentenrollen definieren, LLM-Anbieter anbinden und externe Tools wie Vektor-Datenbanken, REST-APIs und benutzerdefinierte Plugins mit YAML- oder JSON-Beschreibungen integrieren. Das Framework ermöglicht lokale Ausführung, interaktives Testen und Verpackung von Agenten als Docker-Images oder serverlose Funktionen für eine einfache Bereitstellung. Eingebaute Protokollierung, Umgebungsprofile und VCS-Hooks erleichtern Debugging, Zusammenarbeit und CI/CD-Pipelines. Diese flexible Architektur unterstützt die Erstellung von Chatbots, autonomen Forschungsassistenten, Kundendienst-Bots und automatisierten Datenverarbeitungs-Workflows mit minimalem Setup.

DevLooper ist darauf ausgelegt, den gesamten Lebenszyklus von KI-Agentenprojekten zu vereinfachen. Mit einem Befehl können Sie Boilerplate-Code für aufgabenorientierte Agenten und Schritt-für-Schritt-Workflows erstellen. Es nutzt die cloud-native Ausführungsumgebung von Modal, um Agenten als skalierbare, zustandslose Funktionen auszuführen, während es lokale Ausführungs- und Debugging-Modi für schnelle Iterationen bietet. DevLooper verwaltet zustandsbehaftete Datenflüsse, periodische Planung und integrierte Beobachtbarkeit direkt out of the box. Durch die Abstraktion von Infrastrukturdetails können Teams sich auf die Logik, Tests und Optimierung der Agenten konzentrieren. Die nahtlose Integration mit bestehenden Python-Bibliotheken und dem SDK von Modal sorgt für sicheren, reproduzierbaren Einsatz in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen.