Decast revolutioniert Ihre Online-Kommunikation und Veranstaltungen, indem es Tools zur Verwaltung und Ausrichtung persönlicher Anrufe in privaten Räumen und groß angelegter Veranstaltungen, die als Casts bezeichnet werden, bereitstellt. Diese Plattform gewährleistet ein nahtloses, sicheres und anpassbares Erlebnis, egal ob Sie mit Kollegen in Kontakt treten oder ein breites Publikum ansprechen. Die Funktionen umfassen private Räume, öffentliche Casts mit Passwortschutz, NFT-geschützte und ticketgeschützte Veranstaltungen, unveränderliche Aufzeichnungen, benutzerdefiniertes Branding, die Erstellung von Veranstaltungen mit einem Klick, plattformübergreifendes Live-Streaming, NFT-Airdrops, einfache Einladung von Teilnehmern, KI-unterstützte Videobearbeitung und Echtzeit-Gaspreise.

Promptix Python ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Python. Mit einer einfachen Installation über pip können Sie Agenten instanziieren, die von jeder gängigen LLM angetrieben werden, fachspezifische Tools registrieren, In-Memory- oder Persistenzdatenbanken konfigurieren und mehrstufige Entscheidungsprozesse orchestrieren. Das SDK unterstützt Echtzeit-Streaming von Token-Ausgaben, Callback-Handler zum Protokollieren oder für benutzerdefinierte Verarbeitung sowie integrierte Speicher-Module, um Kontexte über Interaktionen hinweg zu bewahren. Entwickler können diese Bibliothek nutzen, um Chatbot-Assistenten, Automatisierungen, Datenpipelines oder Forschungsagenten in wenigen Minuten zu prototypisieren. Sein modulares Design ermöglicht den Austausch von Modellen, das Hinzufügen benutzerdefinierter Tools und die Erweiterung von Speicher-Backends, was Flexibilität für eine Vielzahl von KI-Agentenanwendungen bietet.

Claude-Code-OpenAI verwandelt die Anthropic Claude API in einen eins-zu-eins Ersatz für OpenAI-Modelle in Python-Anwendungen. Nach der Installation via pip und der Konfiguration Ihrer Umgebungsvariablen OPENAI_API_KEY und CLAUDE_API_KEY können Sie vertraute Methoden wie openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() oder openai.Embedding.create() mit Claude-Modellnamen (z.B. claude-2, claude-1.3) verwenden. Die Bibliothek interceptiert Aufrufe, leitet sie an die entsprechenden Claude-Endpunkte weiter und normalisiert die Antworten, damit sie mit OpenAI-Datenstrukturen übereinstimmen. Sie unterstützt Echtzeit-Streaming, umfangreiche Parameterzuweisung, Fehlerbehandlung und Prompt-Vorlagen. Dadurch können Teams mit Claude und GPT-Modellen ohne Code-Refactoring experimentieren, was eine schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, Inhaltsgenerierung, semantische Suche und hybride LLM-Workflows ermöglicht.