LazyLLM bietet externe APIs oder benutzerdefinierte Utilities. Agenten führen definierte Aufgaben durch sequenzielle oder verzweigte Arbeitsabläufe aus und unterstützen synchrone sowie asynchrone Operationen. LazyLLM enthält außerdem integrierte Protokollierungs- und Testutilities sowie Erweiterungspunkte zum Anpassen von Eingabeaufforderungen oder Abrufstrategien. Durch die Verwaltung der zugrunde liegenden Orchestrierung von LLM-Aufrufen, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung ermöglicht LazyLLM eine schnelle Prototypenerstellung und Deployment intelligenter Assistenten, Chatbots und Automatisierungsskripte mit minimalem Boilerplate-Code.

Das AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint bietet einen modularen Rahmen, um eine Multi-Agent-Architektur auf AWS Bedrock umzusetzen. Es enthält Beispielcode zur Definition der Agentenrollen – Planer, Forscher, Ausführer und Bewertender – die über gemeinsame Nachrichtenwarteschlangen zusammenarbeiten. Jeder Agent kann verschiedene Bedrock-Modelle mit benutzerdefinierten Prompts aufrufen und Zwischenoutputs an nachfolgende Agenten weitergeben. Eingebaute CloudWatch-Protokollierung, Fehlerbehandlungs-Patterns und Unterstützung für synchrone oder asynchrone Ausführung zeigen, wie Modellauswahl, Batch-Aufgaben und End-to-End-Orchestrierung gesteuert werden. Entwickler klonen das Repository, konfigurieren AWS IAM-Rollen und Bedrock-Endpunkte und deployen es via CloudFormation oder CDK. Das Open-Source-Design fördert die Erweiterung von Rollen, das Skalieren von Agenten über Aufgaben hinweg und die Integration mit S3, Lambda und Step Functions.

SwarmZero bietet eine skalierbare, Open-Source-Umgebung zum Definieren, Verwalten und Ausführen von Schwärmen aus KI-Agenten. Entwickler können Agentenrollen deklarieren, Eingabeaufforderungen anpassen und Workflows über eine einheitliche Orchestrator-API verketten. Das Framework integriert sich mit führenden LLM-Anbietern, unterstützt Plugin-Erweiterungen und protokolliert Sitzungsdaten für Debugging und Leistungsanalysen. Ob bei der Koordination von Forschungsbots, Inhaltserstellern oder Datenanalysatoren – SwarmZero rationalisiert die Zusammenarbeit in Multi-Agenten-Systemen und sorgt für transparente, reproduzierbare Ergebnisse.