Swarms ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung, Orchestrierung und Ausführung von Multi-Agenten-KI-Workflows ermöglicht. Sie definieren Agenten mit bestimmten Rollen, konfigurieren ihr Verhalten via LLM-Eingabeaufforderungen und verbinden sie mit externen Tools oder APIs. Swarms verwaltet die Kommunikation zwischen den Agenten, die Aufgabenplanung und die Speicherung des Speichers. Seine Plugin-Architektur erlaubt die nahtlose Integration benutzerdefinierter Module—wie Retrieval-Tools, Datenbanken oder Monitoring-Dashboards—während integrierte Konnektoren beliebte LLM-Anbieter unterstützen. Ob Sie koordinierte Datenanalyse, automatisierten Kundenservice oder komplexe Entscheidungsfindungsprozesse benötigen, Swarms bietet die Bausteine, um skalierbare, autonome Agenten-Ökosysteme bereitzustellen.

Das Multi-Agent AI-Framework bietet eine End-to-End-Lösung für die Orchestrierung mehrerer autonomer Agenten in Cloud-Umgebungen. Es nutzt Neon’s Postgres-kompatible serverlose Datenbank zur Speicherung von Gesprächshistorie und Agentenstatus, Azure Functions zur skalierenden Ausführung von Agentenlogik und OpenAI APIs für natürliche Sprachverständnis und -generierung. Eingebaute Nachrichtenwarteschlangen und rollenbasierte Verhaltensweisen ermöglichen es Agenten, bei Aufgaben wie Forschung, Terminplanung, Kundensupport und Datenanalyse zusammenzuarbeiten. Entwickler können Agentenrichtlinien, Speicherregeln und Workflows an verschiedene Geschäftsanforderungen anpassen.

OpenAI Agent Swarm ist ein modulares Framework, das die Koordination mehrerer GPT-gestützter Agenten bei verschiedenen Aufgaben vereinfacht. Jeder Agent arbeitet unabhängig mit anpassbaren Eingabeaufforderungen und Rollen, während der Swarm-Kern den Agentenlebenszyklus, die Nachrichtenübermittlung und die Aufgabenplanung verwaltet. Die Plattform umfasst Werkzeuge zum Definieren komplexer Arbeitsabläufe, zur Überwachung der Agenteninteraktionen in Echtzeit und zur Zusammenfassung der Ergebnisse in kohärente Ausgaben. Durch die Verteilung von Arbeitsbelastungen auf spezialisierte Agenten können Benutzer komplexe Problemlösungen angehen – von Inhaltserstellung und Forschungsanalyse bis hin zu automatisiertem Debugging und Datenzusammenfassung. OpenAI Agent Swarm integriert sich nahtlos mit der OpenAI-API, sodass Entwickler schnell Multi-Agenten-Systeme bereitstellen können, ohne eine Orchestrierungsinfrastruktur von Grund auf neu aufzubauen.

AgentSmith ist ein modulares Agenten-Orchestrierungsframework in Python, das Entwicklern ermöglicht, mehrere KI-Agenten zu definieren, zu konfigurieren und gemeinsam auszuführen. Jeder Agent kann spezialisierte Rollen wie Forscher, Planer, Programmierer oder Reviewer zugewiesen bekommen und über eine interne Nachrichtenschiene kommunizieren. AgentSmith unterstützt Speichermanagement durch Vektorspeicher wie FAISS oder Pinecone, Aufgabenzerlegung in Unteraufgaben und automatische Überwachung zur Zielerreichung. Agenten und Pipelines werden über menschenlesbare YAML-Dateien konfiguriert, und das Framework integriert sich nahtlos mit OpenAI-APIs und benutzerdefinierten LLMs. Es umfasst integrierte Protokollierung, Überwachung und Fehlerbehandlung, was es ideal für die Automatisierung von Softwareentwicklungsprozessen, Datenanalysen und Entscheidungsunterstützungssystemen macht.

Dieses Repository vereint eine umfassende Sammlung von Komponenten für Multi-Agenten-Systeme und Techniken der verteilten KI-Koordination. Es bietet Implementierungen von Konsensalgorithmen, Contract-Net-Verhandlungsprotokollen, Auktionsbasierten Aufgabenverteilungen, Strategien zur Koalitionsbildung und Inter-Agenten-Kommunikationsframeworks. Nutzer können integrierte Simulationsumgebungen nutzen, um Agentenverhalten unter verschiedenen Netzwerktopologien, Latenzbedingungen und Ausfallszenarien zu modellieren und zu testen. Das modulare Design erlaubt es Entwicklern und Forschern, einzelne Kooperationsmodule zu integrieren, zu erweitern oder anzupassen für Anwendungen in Robotik-Schwärmen, IoT-Gerätezusammenarbeit, Smart Grids und verteilte Entscheidungsfindungssysteme.

Das Repository Agent Supervisor Example zeigt, wie man mehrere autonome KI-Agenten in einem koordinierten Workflow orchestriert. Es ist in Python geschrieben und definiert eine Supervisor-Klasse, die Aufgaben dispatcht, den Agentenstatus überwacht, Fehler behandelt und Antworten aggregiert. Sie können Basis-Agentenklassen erweitern, verschiedene Model-APIs anschließen und Planungsrichtlinien konfigurieren. Es protokolliert Aktivitäten zur Nachverfolgung, unterstützt parallele Ausführung und bietet ein modulares Design für einfache Anpassung und Integration in größere KI-Systeme.

autogen_multiagent bietet eine strukturierte Möglichkeit, mehrere KI-Agenten in Python zu instanziieren, zu konfigurieren und zu koordinieren. Es ermöglicht die dynamische Erstellung von Agenten, Inter-Agenten-Nachrichtenkanäle, Aufgabenplanung, Ausführungsloops und Überwachungswerkzeuge. Durch die nahtlose Integration mit der OpenAI-API können spezielle Rollen – wie Planer, Ausführer, Zusammenfasser – jedem Agenten zugewiesen werden, um ihre Interaktionen zu orchestrieren. Dieses Framework ist ideal für modulare, skalierbare KI-Workflows, wie automatisierte Dokumentenanalyse, Kundenservice-Orchestrierung und mehrstufige Codegenerierung.