Der Schwarm-Simulator bietet eine anpassbare Umgebung für Echtzeit-Experimente mit mehreren Agenten. Nutzer können zentrale Verhaltensparameter – Ausrichtung, Kohäsion, Trennung – einstellen und die entstehenden Dynamiken auf einer visuellen Fläche beobachten. Es unterstützt interaktive UI-Schieberegler, dynamische Anpassung der Agentenzahl und Datenexporte zur Analyse. Ideal für pädagogische Demonstrationen, Forschungsprototypen oder Hobby-Explorationen der Prinzipien der Schwarmintelligenz.

Emma-X bietet eine modulare Plattform zur Agentensteuerung für den Aufbau sprachbasierter KI-Assistenten mit großen Sprachmodellen. Entwickler können Agentenverhalten über JSON-Konfigurationen definieren, LLM-Anbieter wie OpenAI, Hugging Face oder lokale Endpunkte auswählen und externe Tools wie Suche, Datenbanken oder benutzerdefinierte APIs anhängen. Die integrierte Speicherschicht bewahrt den Kontext über Sitzungen hinweg, während die UI-Komponenten das Chat-Rendering, Dateiuploads und interaktive Eingabeaufforderungen handhaben. Plugin-Hooks ermöglichen Echtzeit-Datenabruf, Analysen und benutzerdefinierte Aktionsschaltflächen. Emma-X wird mit Beispielagenten für Kundensupport, Inhaltserstellung und Codegenerierung ausgeliefert. Seine offene Architektur erlaubt es Teams, die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern, in bestehende Webanwendungen zu integrieren und schnell Gesprächsverläufe ohne tiefgehende LLM-Expertise zu iterieren.

Morph hilft Benutzern, schnell KI-Apps zu erstellen, die problemlos sicher bereitgestellt werden können. Die Plattform unterstützt Verbindungen zu Datenquellen wie BigQuery und Snowflake und ermöglicht die Datenverarbeitung mit OpenAI-APIs und ML-Modellen in Python. Mit Morph können Sie interaktive Bildschirme in Markdown erstellen und über URLs teilen. Darüber hinaus ist das Framework mit rollenbasiertem Zugriffskontrollsystem und erweiterten Sicherheitsfunktionen ausgestattet, um sicherzustellen, dass Ihre Daten geschützt sind.