Embedded BDI stellt eine vollständige BDI-Lifecycle-Engine bereit: Es modelliert die Überzeugungen eines Agenten über seine Umgebung, verwaltet sich entwickelnde Wünsche oder Ziele, wählt Intentionen aus einer Plansammlung aus und führt Verhaltensweisen in Echtzeit aus. Das Framework umfasst Module für die Speicherung der Überzeugungsbasis, die Definition der Planbibliothek, Ereignis-Trigger und Nebenläufigkeitskontrolle, speziell für speicherbeschränkte Mikrocontroller. Mit einer einfachen API können Entwickler Überzeugungen kennzeichnen, Wünsche angeben und Pläne im Code implementieren. Der Scheduler übernimmt die Priorität der Intentionsausführung und integriert sich mit Hardware-Schnittstellen für Sensoren, Aktuatoren und Netzwerkommunikation, was es ideal für autonome IoT-Geräte, mobile Roboter und Industriecontroller macht.

Agenite ist ein auf Python ausgerichtetes KI-Agenten-Framework, das die Erstellung, Orchestrierung und Verwaltung autonomer Agenten vereinfacht. Es bietet modulare Komponenten wie Speicher, Aufgabenplaner und ereignisgesteuerte Kommunikationskanäle, mit denen Entwickler Agenten mit zustandsbehafteten Interaktionen, mehrstufigem Denken und asynchronen Workflows aufbauen können. Die Plattform stellt Adapter für die Verbindung zu externen APIs, Datenbanken und Nachrichtenwarteschlangen bereit, während ihre erweiterbare Architektur benutzerdefinierte Module für natürliche Sprachverarbeitung, Datenabruf und Entscheidungsfindung unterstützt. Mit integrierten Storage-Backends für Redis, SQL und In-Memory-Caches sorgt Agenite für einen persistenten Agentenstatus und ermöglicht skalierbare Deployments. Außerdem enthält es eine Befehlszeilenschnittstelle und einen JSON-RPC-Server für die Fernsteuerung, was die Integration in CI/CD-Pipelines und Echtzeit-Überwachungspanels erleichtert.