bedrock-agent ist ein vielseitiges KI-Agenten-Framework, das mit AWS Bedrock’s Reihe großer Sprachmodelle integriert ist, um komplexe, aufgabenorientierte Workflows zu orchestrieren. Es bietet eine Plugin-Architektur zum Registrieren benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontextpersistenz und eine Chain-of-Thought-Mechanismus für verbesserte Argumentation. Über eine einfache Python-API und eine Kommandozeilenschnittstelle können Entwickler Agenten definieren, die externe Dienste aufrufen, Dokumente verarbeiten, Code generieren oder mit Benutzern chatten. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie automatisch relevante Tools basierend auf Benutzeranfragen auswählen und den Konversationsstatus über Sitzungen hinweg aufrechterhalten. Dieses Framework ist Open-Source, erweiterbar und optimiert für schnelle Prototypenentwicklung und Deployment von KI-gestützten Assistenten in lokalen oder AWS-Cloud-Umgebungen.

StableAgents stellt ein umfassendes Toolkit bereit, um autonome KI-Agenten zu erstellen, die komplexe Workflows mit großen Sprachmodellen planen, ausführen und anpassen können. Es unterstützt modulare Komponenten wie Planer, Speichersysteme, Tools und Evaluatoren. Agenten können auf externe APIs zugreifen, retrieval-augmentierte Aufgaben ausführen und Gesprächs- oder Interaktionskontexte speichern. Das Framework verfügt über eine CLI und ein Python SDK, die lokale Entwicklung oder Cloud-Bereitstellung ermöglichen. Durch seine Plugin-Architektur integriert StableAgents mit beliebten LLM-Anbietern und Vektordatenbanken und bietet Überwachungsdashboards sowie Protokollierung zur Leistungsüberwachung.

PySpur bietet eine integrierte Umgebung zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von KI-Agenten über eine benutzerfreundliche, knotenbasierte Schnittstelle. Entwickler setzen Kette von Aktionen – wie Sprachmodellaufrufe, Datenabrufe, Entscheidungszweige und API-Interaktionen – durch Drag & Drop von modularen Blöcken zusammen. Ein Live-Simulationsmodus ermöglicht es Ingenieuren, Logik zu validieren, Zwischenzustände zu inspizieren und Workflows vor der Bereitstellung zu debuggen. PySpur bietet außerdem Versionierung der Agentenflüsse, Leistungsprofiling und Ein-Klick-Deployment in Cloud- oder lokale Infrastruktur. Mit anpassbaren Konnektoren und Unterstützung für beliebte LLMs und Vektordatenbanken können Teams komplexe Reasoning-Agenten, automatisierte Assistenten oder Datenpipelines schnell prototypisieren. Open-Source und erweiterbar minimiert PySpur Boilerplate-Code und Infrastrukturaufwand, um schnellere Iterationen und robustere Agentenlösungen zu ermöglichen.

rag-services ist eine erweiterbare Plattform, die RAG-Pipelines in diskrete Mikroservices unterteilt. Es bietet einen Dokumentenspeicher-Service, einen Vektorindex-Service, einen Einbettungsdienst, mehrere LLM-Inferenzdienste und einen Orchestrator, der Arbeitsabläufe koordiniert. Jedes Modul stellt REST-APIs bereit, sodass Sie Datenbanken und Modellanbieter kombinieren können. Mit Unterstützung für Docker und Docker Compose können Sie es lokal oder in Kubernetes-Clustern bereitstellen. Das Framework ermöglicht skalierbare, fehlertolerante RAG-Lösungen für Chatbots, Wissensbasen und automatisierte Dokumenten-Q&A.