Das Repository Agent Supervisor Example zeigt, wie man mehrere autonome KI-Agenten in einem koordinierten Workflow orchestriert. Es ist in Python geschrieben und definiert eine Supervisor-Klasse, die Aufgaben dispatcht, den Agentenstatus überwacht, Fehler behandelt und Antworten aggregiert. Sie können Basis-Agentenklassen erweitern, verschiedene Model-APIs anschließen und Planungsrichtlinien konfigurieren. Es protokolliert Aktivitäten zur Nachverfolgung, unterstützt parallele Ausführung und bietet ein modulares Design für einfache Anpassung und Integration in größere KI-Systeme.

Melissa arbeitet als ein dialogbasierter KI-Agent, der fortschrittliches Sprachverständnis nutzt, um Nutzerbefehle zu interpretieren, kontextbewusste Antworten zu generieren und automatisierte Aufgaben auszuführen. Er bietet Funktionen wie Aufgabenplanung, Termin-Erinnerungen, Datenabfragen sowie die Integration externer APIs wie Google Kalender, Slack und E-Mail-Dienste. Nutzer können Melissas Fähigkeiten durch eigene Plugins erweitern, Workflows für repetitive Prozesse erstellen und auf seine Wissensbasis für schnelle Informationen zugreifen. Als Open-Source-Projekt können Entwickler Melissa auf Cloud- oder lokalen Servern selbst hosten, Berechtigungen konfigurieren und sein Verhalten an organisatorische Anforderungen oder persönliche Vorlieben anpassen - eine flexible Lösung für Produktivität, Kundensupport und digitale Assistenz.

Multi-Agent AI Assistant ist ein modulbasiertes Python-Framework, das mehrere GPT-gestützte Agenten orchestriert, wobei jedem eine spezielle Rolle wie Planung, Forschung, Analyse und Ausführung zugewiesen wird. Das System unterstützt die Nachrichtenübermittlung zwischen Agenten, Speichereinheiten, sowie die Integration mit externen Werkzeugen und APIs, um komplexe Aufgabenzerlegung und kollaboratives Problemlösen zu ermöglichen. Entwickler können das Verhalten der Agenten anpassen, neue Toolkits hinzufügen und Arbeitsabläufe mittels einfacher Konfigurationsdateien konfigurieren. Durch die Nutzung verteilter Logik zwischen spezialisierten Agenten beschleunigt das Framework automatisierte Forschung, Datenanalyse, Entscheidungsunterstützung und Aufgabenautomatisierung. Das Repository enthält Beispielimplementierungen und Vorlagen, die eine schnelle Prototypentwicklung intelligenter Assistenten und digitaler Arbeiter erlauben, die End-to-End-Workflows in Wirtschaft, Bildung und Forschung bewältigen können.