Bot Butcher ist eine fortschrittliche API, die darauf abzielt, Spam aus Kontaktformularen auf Websites zu beseitigen. Durch den Einsatz großer Sprachmodelle wie GPT-4 erkennt und klassifiziert es Spam-Nachrichten mit hoher Genauigkeit, bevor sie in den Posteingang gelangen. Entwickler können Bot Butcher nahtlos in ihre Anwendungen integrieren und das Vertrauen der Kunden stärken sowie effektive Kommunikationskanäle erhalten.

Präsentation von Owly: Ein hochmodernes SMS-Organisationswerkzeug, das auf KI-Technologie basiert. Owly hilft Nutzern, ihren SMS-Posteingang zu verwalten, indem es Spam-Nachrichten identifiziert und blockiert, sodass wichtige Texte hervorgehoben und organisiert werden. Exklusiv für iPhone und iPad im Apple Store erhältlich, nutzt Owly maschinelles Lernen, um die Fähigkeiten zur Spam-Erkennung kontinuierlich zu verbessern und macht Ihr Messaging-Erlebnis nahtlos und stressfrei.

Dieses Repository bietet eine praktische Demonstration der Zwei-Wege-Kommunikation zwischen Agenten, die auf dem JADE-Framework basieren. Es enthält Beispiel-Java-Klassen, die die Agenteninitialisierung, die Erstellung von FIPA-ACL-konformen Nachrichten und die asynchrone Verhaltenssteuerung zeigen. Entwickler können beobachten, wie Agent A eine REQUEST sendet, Agent B die Anfrage bearbeitet und eine INFORM-Nachricht zurückgibt. Der Code zeigt, wie Agenten beim Directory Facilitator registriert werden, zyklische und einmalige Verhaltensweisen verwendet werden, Nachrichtenvorlagen zur Filterung eingesetzt werden und Gesprächssequenzen protokolliert werden. Es ist ein idealer Ausgangspunkt für Prototyping von Multi-Agenten-Austauschen, benutzerdefinierten Protokollen oder der Integration von JADE-Agenten in größere verteilte KI-Systeme.

AgentMesh bietet eine modulare Infrastruktur für Entwickler, um Netzwerke von KI-Agenten zu erstellen, die sich jeweils auf eine bestimmte Aufgabe oder Domäne konzentrieren. Agenten können zur Laufzeit dynamisch entdeckt und registriert werden, Nachrichten asynchron austauschen und konfigurierbare Routing-Regeln befolgen. Das Framework handhabt Wiederholungen, Fallbacks und Fehlerbehebung, um Multi-Agenten-Pipelines für Datenverarbeitung, Entscheidungsunterstützung oder Konversationsanwendungen zu ermöglichen. Es lässt sich leicht in bestehende LLMs und benutzerdefinierte Modelle integrieren via eine einfache Plugin-Schnittstelle.