AI-Agents bietet eine modulare Architektur zur Definition KI-gesteuerter Agenten mit Python und OpenAI-Modellen. Es integriert austauschbare Tools – darunter Websuche, Taschenrechner, Wikipedia-Lookup und benutzerdefinierte Funktionen –, die komplexe, mehrstufige Argumentation ermöglichen. Eingebaute Speicherkomponenten unterstützen die Kontextbehaltung über Sitzungen hinweg. Entwickler können das Repository klonen, API-Schlüssel konfigurieren und Tools schnell erweitern oder austauschen. Mit klaren Beispielen und Dokumentation vereinfacht AI-Agents den Workflow vom Konzept bis zum Einsatz maßgeschneiderter Konversations- oder Aufgaben-KI-Lösungen.

Die Search Within-Erweiterung ist ein benutzerfreundliches Chrome-Tool, das entwickelt wurde, um die Funktionalität der Websuche zu verbessern. Sie ermöglicht den Nutzern, sofortige Suchen innerhalb der aktuellen Website durchzuführen und die Eingabe von 'site:' in der Adresszeile zu vermeiden. Mit dieser Erweiterung können Nutzer ganz einfach auf relevante Informationen auf jeder Website zugreifen, was die Online-Recherche schneller und effizienter macht. Dieses Tool ist besonders nützlich für Websites, die über keine robuste interne Suchfunktion verfügen, da es den Nutzern ermöglicht, spezifische Inhalte ohne großen Aufwand zu finden.

Symbol-LLM bietet eine modulare Architektur für den Aufbau von KI-Agenten, die durch große Sprachmodelle mit symbolischen Speichern unterstützt werden. Es verfügt über ein Planer-Modul zur Aufteilung komplexer Aufgaben, einen Akteur zur Tool-Ausführung und ein Speichersystem zur Beibehaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg. Mit integrierten Toolkits wie Websuche, Taschenrechner und Code-Runner sowie einfachen APIs für benutzerdefinierte Tool-Integration ermöglicht Symbol-LLM Entwicklern und Forschern, schnell ausgefeilte LLM-basierte Assistenten für verschiedene Bereiche wie Forschung, Kundensupport und Workflow-Automatisierung zu prototypisieren und bereitzustellen.