Das Aspire Semantic Kernel Creative Writer-Beispiel bietet einen vollständigen Ausgangspunkt zum Aufbau eines KI-Schreibagenten, der auf Microsofts Semantic Kernel-Framework aufbaut. Es integriert Azure OpenAI-Modelle zur Generierung kreativer Texte und verwendet semantic memory, um benutzerspezifische Geschichtsdetails zu speichern und abzurufen. Entwickler können benutzerdefinierte Skills erstellen – z.B. für Brainstorming von Geschichten, das Entwerfen von Charakterhintergründen und die Verfeinerung von Erzählbögen – und diese in mehrstufige Pipelines einbinden. Das Beispiel zeigt die Einrichtung des Kerns, die Registrierung von Speicheroptionen, die Definition semantic Funktionen in Code oder Verzeichnis-basierten Skills und die Ausführung in einer Konsolenanwendung. Durch Erweiterung oder Austausch der Skill-Dateien können Nutzer die Agenten an ihre kreativen Schreib-Workflows oder andere Textgenerierungs-Szenarien anpassen.

PersonalAI bietet ein umfassendes Agenten-Framework, das fortschrittliche LLM-Integrationen mit persistentem semantischem Speicher und einem erweiterten Plugin-System kombiniert. Entwickler können Speicher-Backends wie Redis, SQLite, PostgreSQL oder Vektorspeicher konfigurieren, um Embeddings zu verwalten und vergangene Gespräche abzurufen. Eingebaute Plugins unterstützen Aufgaben wie Websuche, Datei lesen/schreiben und Python-Code-Ausführung, während eine robuste API die Entwicklung von benutzerdefinierten Werkzeugen erlaubt. Der Agent koordiniert LLM-Aufforderungen und Werkzeugaufrufe in einem gesteuerten Workflow, was kontextbewusste Antworten und automatisierte Aktionen ermöglicht. Lokale LLMs via Hugging Face oder Cloud-Dienste via OpenAI und Azure OpenAI können genutzt werden. Das modulare Design von PersonalAI erleichtert die schnelle Prototypentwicklung von domänenspezifischen Assistenten, automatisierten Forschungsbots oder Wissensmanagement-Agenten, die im Laufe der Zeit Lernen und sich adaptieren.

ROCKET-1 ist eine Open-Source-Plattform zur Orchestrierung von KI-Agenten, die für den Aufbau fortschrittlicher Multi-Agentensysteme entwickelt wurde. Es ermöglicht Nutzern, Agenten-Pipelines mit einer modularen API zu definieren, was die nahtlose Verkettung von Sprachmodellen, Plugins und Datenspeichern ermöglicht. Zu den Kernfunktionen gehören semantischer Speicher zur Beibehaltung des Kontexts über Sitzungen hinweg, dynamische Tool-Integration für externe APIs und Datenbanken sowie integrierte Überwachungs-Dashboards zur Leistungsüberwachung. Entwickler können Workflows mit minimalem Code anpassen, horizontal skalieren durch containerisierte Deployments und die Funktionalität durch eine Plugin-Architektur erweitern. ROCKET-1 unterstützt Echtzeit-Debugging, automatisierte Wiederholungen und Sicherheitskontrollen, ideal für Kundenservice-Bots, Forschungsassistenten und Unternehmensautomatisierungsaufgaben.