Agent Control Plane bietet eine zentrale Steuerungsebene zum Designen, Orchestrieren und Betreiben autonomer KI-Agenten in großem Maßstab. Entwickler können das Verhalten der Agenten über deklarative Definitionen konfigurieren, externe Dienste und APIs als Tools integrieren und mehrstufige Workflows miteinander verknüpfen. Es unterstützt containerisierte Deployments mit Docker oder Kubernetes, Echtzeitüberwachung, Logging und Metriken über ein webbasiertes Dashboard. Das Framework enthält eine CLI und eine RESTful API für Automatisierung, was nahtlose Iterationen, Versionierung und Rollbacks von Agentenkonfigurationen ermöglicht. Mit einer erweiterbaren Plugin-Architektur und integrierter Skalierbarkeit beschleunigt Agent Control Plane den gesamten Lebenszyklus der KI-Agenten, vom lokalen Test bis zu unternehmensgerechten Produktionsumgebungen.

ASP-DALI bietet eine einheitliche Plattform zur Definition und Ausführung logikbasierter intelligenter Agenten. Entwickler schreiben ASP-Regeln, um Agentenwissen und -ziele darzustellen, während DALI-Konstrukte Ereignisreaktionen und Aktionen definieren. Zur Laufzeit berechnet ein ASP-Löser Antwortmengen, die die Entscheidungen des Agenten steuern, was es ihm ermöglicht zu planen, auf eingehende Ereignisse zu reagieren und Überzeugungen dynamisch anzupassen. Das Framework unterstützt modulare Wissensbasen, die inkrementelle Updates und eine klare Trennung zwischen deklarativen Regeln und reaktiven Verhaltensweisen erleichtern. ASP-DALI ist in Prolog implementiert und verfügt über Schnittstellen zu gängigen ASP-Lösern, was die Integration und den Einsatz in Forschung und Prototyp-Szenarien vereinfacht.

Drive Flow ist ein flexibles Framework, das Entwickler befähigt, KI-gestützte Workflows zu entwerfen, indem sie Abfolgen von Schritten definieren. Jeder Schritt kann große Sprachmodelle aufrufen, benutzerdefinierte Funktionen ausführen oder mit persistentem Speicher in MemoDB interagieren. Das Framework unterstützt komplexe Verzweigung, Schleifen, parallele Aufgabenausführung und dynamische Input-Verarbeitung. Es ist in TypeScript geschrieben und verwendet eine deklarative DSL zur Spezifikation der Abläufe, was eine klare Trennung der Orchestrierungslogik ermöglicht. Drive Flow enthält außerdem integriertes Fehlerhandling, Wiederholungsstrategien, Verfolgung des Ausführungskontexts und umfangreiches Logging. Kernanwendungsfälle umfassen KI-Assistenten, automatisierte Dokumentenverarbeitung, Kundensupport-Automatisierung und Multi-Schritte-Entscheidungssysteme. Durch die Abstraktion der Orchestrierung beschleunigt Drive Flow die Entwicklung und vereinfacht die Wartung von KI-Anwendungen.