X Search Assistant ist ein KI-basiertes Tool, das entwickelt wurde, um Benutzern zu helfen, fortgeschrittene Twitter-Suchen zu erstellen. Mit diesem Tool müssen Sie sich keine komplizierten Suchoperatoren merken. Geben Sie einfach Ihre Anfrage in einfachem Englisch ein, und das LLM (Large Language Model) wird die entsprechende Suchanfrage für Twitter generieren. Sie können aus einer Vielzahl unterstützter LLMs wählen und diese nach Ihren Bedürfnissen anpassen. Das Tool bietet auch Abkürzungen und Flags, um die Sucheffizienz zu steigern, was die Twitter-Forschung einfacher und effektiver macht.

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.

Der Neon Azure AI Agent ist eine Open-Source-Demonstration, die zeigt, wie man einen KI-gesteuerten Datenbankassistenten mit Azure OpenAI und Neon Postgres baut. Der Agent analysiert natürliche Spracheingaben, generiert optimierte SQL-Abfragen, führt sie auf einer serverlosen Postgres-Instanz aus und gibt formatierte Ergebnisse zurück. Entwickler können dieses Repository nutzen, um schnell konversationelle Datenanwendungen zu prototypisieren, integrierte Azure AI- und Neon-Datenbank-Workflows zu erlernen und den Agenten mit eigenen Funktionen oder Datenquellen für maßgeschneiderte Lösungen zu erweitern.

OpenWebUI Tools bietet eine Sammlung von Plugins für OpenWebUI, um große Sprachmodelle mit externem Tool-Zugriff zu verbessern. Es umfasst ein Web-Browsing- und Suchmodul für Live-Datenabrufe, einen Python-REPL und ein Terminal zum sofortigen Code-Ausführen, Dateisystem-Leser/Schreiber für Dokumentenzugriff sowie Utilities zum Parsen von PDFs oder Formatieren von JSON. Diese Tools arbeiten innerhalb der Front-End-Umgebung von OpenWebUI und ermöglichen es Benutzern, Funktionen interaktiv aufzurufen und KI-Logik mit Aktionen in der realen Welt zu kombinieren, um reichhaltigere Unterhaltung und aufgabenorientierte Erfahrungen zu schaffen.