AIPE zentralisiert die Orchestrierung von KI-Agenten mit programmierbaren Modulen für Speicher, Planung, Tool-Nutzung und Multi-Agent-Kollaboration. Entwickler können Agenten-Personas definieren, Kontext via Vektor-Speicher integrieren und externe APIs oder Datenbanken anbinden. Das Framework bietet ein eingebautes Web-Dashboard und CLI zum Testen von Prompts, Überwachen des Agentenstatus und Kettenbildung von Aufgaben. AIPE unterstützt diverse Speicher-Backends wie Redis, SQLite und In-Memory-Speicher. Mehragenten-Setups erlauben die Zuweisung spezieller Rollen — Datenextraktor, Analyst, Zusammenfasser — zur gemeinsamen Bearbeitung komplexer Anfragen. Durch die Abstraktion von Prompt-Engineering, API-Wrappers und Fehlerbehandlung beschleunigt AIPE die Bereitstellung KI-gesteuerter Assistenten für Dokumenten-Qualitätssicherung, Kundensupport und automatisierte Workflows.

BasicPrompt ist eine Plattform, die entwickelt wurde, um den Prozess der Erstellung, Versionierung und Bereitstellung von Prompts zu optimieren. Es stellt sicher, dass Prompts mit jedem Modell kompatibel sind, sodass Sie sie schnell testen und verfeinern können. Die Plattform bietet verschiedene Tools zur Verbesserung der Effizienz des Prompting-Engineerings, von der Idee bis zur Bereitstellung. Mit BasicPrompt erhalten Benutzer eine schnellere, zuverlässigere Möglichkeit, mit KI-Modellen zu arbeiten, und stellen optimale Leistung und Ergebnisse sicher.

BuildOwn.AI ist ein umfassender Leitfaden, der Entwicklern hilft, KI-Anwendungen in der realen Welt mithilfe großer Sprachmodelle zu erstellen. Es ist ideal für sowohl Anfänger als auch erfahrene Entwickler und konzentriert sich auf essentielle KI-Konzepte und praktische Anwendungen. Der Leitfaden deckt Themen wie das lokale Ausführen von Modellen, Prompt-Engineering, Datenaus extraction, Feinabstimmung und fortgeschrittene Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Tool-Automatisierung ab. Egal, ob Sie in Python, JavaScript oder einer anderen Sprache code, BuildOwn.AI bietet wertvolle Erkenntnisse, die Sie an Ihre bevorzugte Plattform anpassen können.

CL4R1T4S ermöglicht es Entwicklern, KI-Agenten durch Kernabstraktionen wie Agent, Memory, Tools und Chain zu erstellen. Agenten können LLMs nutzen, um Eingaben zu verarbeiten, externe Funktionen aufzurufen und den Kontext über Sessions hinweg zu erhalten. Memory-Module speichern Gesprächshistorien oder Fachwissen. Tools kapseln API-Aufrufe, damit Agenten Daten abrufen oder Aktionen durchführen können. Chains definieren sequenzielle Schritte für komplexe Aufgaben wie Dokumentanalyse, Datenextraktion oder iterative Abfragen. Das Framework handhabt Vorlagen, Funktionsaufrufe und Fehlerbehandlung transparent. Mit CL4R1T4S können Teams Chatbots, Automatisierungen und Entscheidungssysteme prototypisch entwickeln, wobei sie das funktionale Paradigma und das reiche Ökosystem von Clojure nutzen.

DelphiGemini stellt eine leichtgewichtige, einfach zu verwendende Hülle um die Google Gemini LLM API für Delphi-Entwickler bereit. Es verwaltet Authentifizierung, Anfrageformatierung und Antwortparsing, sodass Sie Eingabeaufforderungen senden und Textabschlüsse oder Chat-Antworten empfangen können. Mit Unterstützung für Streaming-Ausgaben können Token in Echtzeit angezeigt werden. Die Bibliothek bietet auch synchrone und asynchrone Methoden, konfigurierbare Timeouts und detaillierte Fehlerberichte. Verwenden Sie sie, um Chatbots, Inhaltsersteller, Übersetzer, Zusammenfasser oder jede KI-gestützte Funktion direkt in Ihren Delphi-Anwendungen zu erstellen.

DB-conv ist eine leichtgewichtige Python-Bibliothek, die konversationale KI über SQL-Datenbanken ermöglicht. Nach der Installation konfigurieren Entwickler es mit Datenbankverbindungsdetails und LLM-Anbieterzugangsdaten. DB-conv übernimmt Schema-Inspektion, erstellt optimierte SQL-Abfragen aus Nutzereingaben, führt diese aus und liefert Ergebnisse in Tabellen oder Diagrammen. Es unterstützt mehrere Datenbank-Engines, Caching, Abfrage-Logging und benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen. Durch die Abstraktion von Prompt-Engineering und SQL-Generierung vereinfacht DB-conv den Aufbau von Chatbots, Sprachassistenten oder Webinterfaces für die Selbstbedienungs-Datenexploration.

EasyPrompt ist ein innovatives KI-Tool, das das Benutzererlebnis von ChatGPT verbessert, indem es ausgewählte Eingaben, durchsuchbare Chatverläufe und Notiermöglichkeiten anbietet. Es bietet einen Telegram-Chatbot, der die KI-Interaktionen erheblich verbessert und sich somit sowohl für private als auch professionelle Nutzung eignet. Dieses Tool zielt darauf ab, das Eingabemanagement zu vereinfachen und zu optimieren, um sicherzustellen, dass die Benutzer das Beste aus ihren KI-generierten Inhalten herausholen, ohne technisches Fachwissen zu benötigen.

Prompt Dress ist eine innovative Browsererweiterung, die darauf abzielt, Ihre generativen AI-Projekte mühelos zu organisieren und zu speichern. Egal, ob Sie ein Gelegenheitsnutzer von AI-Modellen oder ein erfahrener Prompt-Ingenieur sind, dieses Tool vereinfacht die Verwaltung und den Abruf verschiedener Prompts. Es unterstützt eine Vielzahl von Plattformen, sodass Sie stets Zugriff auf Ihre wichtigen AI-Prompts haben. Steigern Sie Ihre Produktivität und optimieren Sie Ihre Prompt-Prozesse mit Prompt Dress. Verbessern Sie Ihre Interaktion mit AI und verlieren Sie niemals den Überblick über Ihre Prompts.

Unremarkable AI Experts ist eine skalierbare Plattform, die Dutzende spezialisierter KI-Agenten – sogenannte Experten – beherbergt, die gängige Workflows ohne manuelles Prompt-Engineering bearbeiten. Jeder Experte ist für Aufgaben wie Sitzungszusammenfassungen, Code-Debugging, E-Mail-Entwurf, Sentiment-Analyse, Marktforschung und fortgeschrittene Datenabfragen optimiert. Entwickler können das Expertenverzeichnis durchsuchen, Agents in einer Web-Playground testen und sie über REST-Endpunkte oder SDKs in Anwendungen integrieren. Expertenverhalten kann durch anpassbare Parameter verändert werden, mehrere Experten für komplexe Pipelines verknüpft, isolierte Instanzen für Datenschutz bereitgestellt und Nutzungsanalysen für Kostenkontrolle genutzt werden. Dadurch wird die Entwicklung vielseitiger KI-Assistenten in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen erleichtert.

GenAI Processors stellt eine Bibliothek wiederverwendbarer, konfigurierbarer Prozessoren bereit, um End-to-End generative KI-Workflows aufzubauen. Entwickler können Dokumente aufnehmen, sie in semantische Fragmente zerlegen, Einbettungen generieren, Vektoren speichern und abfragen, Retrieval-Strategien anwenden und Prompt-Vorlagen für große Sprachmodelle dynamisch erstellen. Das Plug-and-Play-Design ermöglicht die einfache Erweiterung eigener Verarbeitungsschritte, nahtlose Integration mit Google Cloud-Diensten oder externen Vektor-Speichern sowie die Steuerung komplexer RAG-Pipelines für Aufgaben wie Fragebeantwortung, Zusammenfassung und Wissensabfrage.

Das Gemini Agent Cookbook ist ein kuratiertes Open-Source-Toolkit, das eine Vielzahl praktischer Beispiele für den Bau intelligenter Agenten bietet, die von Google’s Gemini-Sprachmodellen angetrieben werden. Es enthält Beispielcodes für die Orchestrierung von Mehrschritt-Denksketten, das dynamische Invoken externer APIs, die Integration von Toolkits für Datenabrufe und die Verwaltung von Gesprächsflüssen. Das Cookbook zeigt Best Practices für Fehlerbehandlung, Kontextmanagement und Prompt-Engineering und unterstützt Anwendungsfälle wie autonome Chatbots, Aufgabenautomatisierung und Entscheidungshilfesysteme. Es führt Entwickler durch den Bau eigener Agenten, die Nutzeranfragen interpretieren, Echtzeitdaten abrufen, Berechnungen durchführen und formatierten Output generieren können. Durch diese Rezepte können Ingenieure die Prototypenentwicklung beschleunigen und robuste KI-gesteuerte Anwendungen in verschiedenen Domänen bereitstellen.

Ollama Workflows ist eine Open-Source-Bibliothek konfigurierbarer KI-Agenten-Pipelines, die auf dem Ollama LLM-Framework aufbauen. Es bietet Dutzende einsatzbereiter Workflows – wie Zusammenfassung, Übersetzung, Code-Review, Datenextraktion, E-Mail-Entwurf und mehr – die in YAML- oder JSON-Definitionen miteinander verknüpft werden können. Nutzer installieren Ollama, klonen das Repository, wählen oder passen einen Workflow an und führen ihn über CLI aus. Alle Prozesse erfolgen lokal auf Ihrem Rechner, was den Datenschutz gewährleistet und eine schnelle Iteration sowie konsistente Ergebnisse über Projekte hinweg ermöglicht.

HandyPrompts ist eine innovative Chrome-Erweiterung, die darauf abzielt, künstliche Intelligenz durch Ein-Klick-Prompt-Engineering-Lösungen zugänglicher und nützlicher zu machen. Ob Sie im Vertrieb, Marketing, in der Inhaltserstellung, Entwicklung oder einem anderen Bereich tätig sind, dieses Tool vereinfacht die Integration und Nutzung von KI. Durch die Bereitstellung maßgeschneiderter Eingabeaufforderungen stellt HandyPrompts sicher, dass Sie die Kraft der KI einfach nutzen können, wodurch Ihre Aufgaben effizienter und kreativer werden.

Prompt Picker ist ein SaaS-Tool, das entwickelt wurde, um Systemaufforderungen für generative KI-Anwendungen zu optimieren, indem es Beispielbenutzerinteraktionen nutzt. Es ermöglicht den Benutzern, Experimente durchzuführen, generierte Ausgaben zu bewerten und die besten Konfigurationen zu bestimmen. Dieser Prozess hilft, die Leistung von LLM-gestützten Anwendungen zu verbessern, was zu effektiveren und effizienteren KI-Operationen führt.

Dieses Bootcamp deckt den LangChain-Rahmen von Anfang bis Ende ab und ermöglicht es Ihnen, AI-Agenten in Python zu erstellen. Sie erkunden Prompt-Vorlagen, Kettenzusammenstellung, Agenten-Tools, Konversationsspeicher und Dokumentenabruf. Durch interaktive Notizbücher und detaillierte Übungen implementieren Sie Chatbots, automatisierte Arbeitsabläufe, Frage-Antwort-Systeme und benutzerdefinierte Agentenketten. Am Ende des Kurses verstehen Sie, wie man auf LangChain basierende Agenten für verschiedene Aufgaben bereitstellt und optimiert.

Nestor bietet eine modulare Architektur zum Zusammenstellen von KI-Agenten, die Gesprächsstatus beibehalten, externe Tools aufrufen und Verarbeitungspipelines anpassen. Zu den Hauptfunktionen gehören sitzungsbasierte Speichersysteme, ein Register für Tool-Funktionen oder Plugins, flexible Prompt-Templates und einheitliche LLM-Client-Interfaces. Agenten können sequenzielle Aufgaben ausführen, Entscheidungszweige implementieren und mit REST-APIs oder lokalen Skripts integrieren. Nestor ist framework-unabhängig, sodass Nutzer mit OpenAI, Azure oder selbstgehosteten LLM-Anbietern arbeiten können.

LLM-Culture bietet einen strukturierten Ansatz, um die Organisationskultur in Interaktionen mit großen Sprachmodellen zu integrieren. Sie beginnen damit, die Werte und Stilregeln Ihrer Marke in einer einfachen Konfigurationsdatei festzulegen. Das Framework stellt dann eine Bibliothek von Prompt-Vorlagen bereit, die entwickelt wurden, um diese Richtlinien durchzusetzen. Nach der Generierung von Ausgaben misst das integrierte Bewertungstool die Übereinstimmung mit Ihren kulturellen Kriterien und hebt etwaige Inkonsistenzen hervor. Schließlich setzen Sie das Framework zusammen mit Ihrer LLM-Pipeline ein – entweder via API oder vor Ort – sodass jede Antwort konsequent den Ton, die Ethik und die Markenpersönlichkeit Ihres Unternehmens widerspiegelt.

llmChef vereinfacht die Interaktion mit AI, indem es eine Sammlung von über 100 maßgeschneiderten Rezepten anbietet, die darauf ausgelegt sind, die besten Antworten von verschiedenen großen Sprachmodellen (LLMs) zu erhalten. Nutzer können auf verschiedene Arten von Abfragen zugreifen, die ein breites Spektrum an Themen abdecken, und damit den Prozess zur Erlangung qualitativ hochwertiger AI-generierter Inhalte optimieren. Dieses Tool ist perfekt für alle, die AI-Technologien nutzen möchten, ohne tiefgehende technische Kenntnisse zu benötigen, und macht es einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich. Das benutzerfreundliche Design stellt sicher, dass die Erstellung intelligenter und relevanter AI-Antworten nun für jeden erreichbar ist.

LLMOps.Space dient als dedizierte Gemeinschaft für Praktiker, die sich für die Feinheiten des Deployments und Managements großer Sprachmodelle (LLMs) in Produktionsumgebungen interessieren. Die Plattform betont standardisierte Inhalte, Diskussionen und Ereignisse, um die einzigartigen Herausforderungen zu bewältigen, die LLMs mit sich bringen. Durch den Fokus auf Praktiken wie Feinabstimmung, Prompt-Management und Lebenszyklus-Governance möchte LLMOps.Space seinen Mitgliedern das Wissen und die Werkzeuge bereitstellen, die notwendig sind, um LLM-Implementierungen zu skalieren und zu optimieren. Es bietet auch Bildungsressourcen, Unternehmensnachrichten, Open-Source-LLM-Module und vieles mehr.

Lore ist eine native macOS IDE, die auf das Prompt Engineering in GPT-Modellen zugeschnitten ist. Zu den Hauptfunktionen gehören die Zeitreise, um frühere Versionen zu revisieren, Versionierung zur besseren Verwaltung des Codes und Volltextsuche, um wichtige Prompt-Details schnell zu finden. Lore zielt darauf ab, Ihren Entwicklungsworkflow zu vereinfachen und zu verbessern, indem die Interaktionen mit GPT-Modellen intuitiver und effizienter gestaltet werden.