Eule bietet ein entwicklerorientiertes Toolkit, das die Erstellung autonomer KI-Agenten ermöglicht, die komplexe, mehrstufige Aufgaben ausführen können. Im Kern nutzt Eule große Sprachmodelle (LLMs) für das Reasoning, erweitert durch ein Plugin-System zur Anbindung externer APIs, Codeausführung und Datenbankabfragen. Entwickler definieren Agenten mit einer einfachen TypeScript-API, spezifizieren Toolsets und konfigurieren Speichermodule, um den Zustand über Interaktionen hinweg zu bewahren. Die Laufzeit von Eule steuert die Reasoning-Schleifen, verwaltet Tool-Aufrufe und nebenläufige Prozesse. Es unterstützt sowohl Node.js- als auch Deno-Umgebungen, um eine breite Plattformkompatibilität zu gewährleisten. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und Erweiterungspunkten vereinfacht Eule die Prototypentwicklung und den produktiven Einsatz von KI-gesteuerten Workflows, Chatbots und automatisierten Assistenten.

Im Kern bietet AI Orchestra eine modulare Orchestrierungs-Engine, mit der Entwickler Knotenpunkte definieren können, die KI-Agenten, Werkzeuge und benutzerdefinierte Module repräsentieren. Jeder Knoten kann mit spezifischen LLMs (z.B. OpenAI, Hugging Face), Parametern und Eingabe/Ausgabe-Zuordnungen konfiguriert werden, um eine dynamische Aufgabendelegation zu ermöglichen. Das Framework unterstützt komponierbare Pipelines, Steuerung der Parallelität und Verzweigungslogik, was komplexe Abläufe ermöglicht, die anhand Zwischenresultate angepasst werden. Eingebautes Telemetrie- und Logging-System erfasst Ausführungsdetails, während Callback-Hooks Fehler und Wiederholungen behandeln. AI Orchestra enthält auch ein Plugin-System zur Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen. Mit YAML- oder Python-basierten Pipeline-Definitionen können Nutzer robuste Multi-Agenten-Systeme innerhalb von Minuten prototypisieren und bereitstellen, von chatbasierten Assistenten bis hin zu automatisierten Datenanalyse-Workflows.

Multi-Agent Coordination stellt eine leichte API bereit, um KI-Agenten zu definieren, sie bei einem zentralen Koordinator zu registrieren und Aufgaben zur kollaborativen Problemlösung zu verteilen. Es verwaltet Nachrichtenrouting, Gleichzeitigkeit und Ergebnisaggregation. Entwickler können benutzerdefinierte Agentenverhalten integrieren, Kommunikationskanäle erweitern und Interaktionen über integrierte Protokollierung und Hooks überwachen. Dieses Framework vereinfacht die Entwicklung verteilter KI-Workflows, bei denen jeder Agent sich auf eine Unteraufgabe spezialisiert und der Koordinator für einen reibungslosen Ablauf sorgt.