Agent-Go bietet einen modularen Rahmen zum Aufbau autonomer KI-Agenten in Go. Es integriert LLM-Anbieter (wie OpenAI), Vektorspeicher für langfristige Kontextaufbewahrung und eine flexible Planungsengine, die Benutzeranfragen in ausführbare Schritte zerlegt. Entwickler definieren und registrieren benutzerdefinierte Tools (APIs, Datenbanken oder Shell-Befehle), die von den Agenten aufgerufen werden können. Ein Konversationsmanager verfolgt den Dialogverlauf, während ein konfigurierbarer Planer Tool-Aufrufe und LLM-Interaktionen orchestriert. Dies ermöglicht Teams, schnell KI-gesteuerte Assistenten, automatisierte Workflows und aufgabenorientierte Bots in einer produktionsbereiten Go-Umgebung zu prototype.

Aegix stellt ein robustes SDK zur Verfügung, mit dem KI-Agenten orchestriert werden können, die komplexe Workflows durch mehrstufiges Denken bewältigen. Mit Unterstützung verschiedener LLM-Anbieter ermöglicht es die Integration benutzerdefinierter Tools – von Datenbankverbindern bis Web-Scrapern – und die Beibehaltung des Gesprächsstatus mit Speichermodulen wie Vektor-Speichern. Die flexible Agenten-Schleifen-Architektur von Aegix erlaubt die Spezifikation von Planungs-, Ausführungs- und Überprüfungsphasen, wodurch die Agenten ihre Ausgaben iterativ verbessern können. Ob beim Aufbau von Dokumenten-Frage-Antwort-Bots, Code-Assistenten oder automatisierten Support-Agenten, Aegix vereinfacht die Entwicklung durch klare Abstraktionen, konfigurationsbasierte Pipelines und einfache Erweiterbarkeit. Es ist skalierbar von Prototypen bis hin zu Produktionssystemen, und sorgt für zuverlässige Leistung und wartbare Codebasen für KI-getriebene Anwendungen.

BambooAI kombiniert eine Sammlung modularer Python-Bibliotheken, Dienstprogramme und Vorlagen, die darauf ausgelegt sind, die Erstellung und Bereitstellung autonomer KI-Agenten zu vereinfachen. Im Kern bietet BambooAI flexible Speicherarchitekturen—Vektordatenbanken, temporäre Cache—sowie konfigurierbare Retrieval-Mechanismen für RAG-Workflows. Entwickler können leicht Tools wie Websuche, Wikipedia-Abfragen, Dateisystemoperationen, Datenbankabfragen und Python-Code-Ausführung integrieren. Das Framework unterstützt die wichtigsten LLM-APIs (OpenAI, Anthropic sowie lokale Modelle). Agenten lassen sich via einfacher CLI, einem RESTful-Dienst oder eingebettet in Anwendungen orchestrieren. Logging-, Überwachungs- und Fehlerbehebungs-Features sorgen für Zuverlässigkeit im Produktivbetrieb. Community-gestützte Erweiterungen und Plugin-Systeme machen BambooAI erweiterbar für individuelle Domains und Workflows.