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ManasAI ist ein auf Python basierendes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten mit integriertem Zustand und modularen Komponenten ermöglicht. Es bietet zentrale Abstraktionen für Agentenlogik, Kurz- und Langzeitgedächtnis, externe Werkzeug- und API-Integrationen, ereignisgesteuerte Nachrichtenverarbeitung und Multi-Agenten-Orchestrierung. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie Kontexte verwalten, Aufgaben ausführen, Wiederholungen handhaben und Feedback sammeln. Seine erweiterbare Architektur ermöglicht es Entwicklern, Speicher-Backends, Werkzeuge und Orchestratoren an spezifische Workflows anzupassen, was es ideal für die Prototypentwicklung von Chatbots, digitalen Arbeitskräften und automatisierten Pipelines macht, die persistente Kontexte und komplexe Interaktionen erfordern.

Meta-Agent-with-More-Agents ist ein erweiterbarer Open-Source-Rahmen, der eine Meta-Agent-Architektur implementiert, die es mehreren spezialisierten Unteragenten ermöglicht, an komplexen Aufgaben zusammenzuarbeiten. Es nutzt LangChain für die Agenten-Orchestrierung und OpenAI-APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Entwickler können benutzerdefinierte Agenten für Aufgaben wie Datenerfassung, Sentiment-Analyse, Entscheidungsfindung oder Inhaltserstellung definieren. Der Meta-Agent koordiniert Aufgabenzerlegung, weist Zielsetzungen den entsprechenden Agenten zu, sammelt deren Ausgaben und verfeinert Ergebnisse iterativ durch Feedback-Schleifen. Das modulare Design unterstützt Parallelverarbeitung, Protokollierung und Fehlerbehandlung. Ideal für die Automatisierung mehrstufiger Workflows, Forschungs-Pipelines und dynamischer Entscheidungssysteme, es erleichtert den Aufbau robuster verteilter KI-Systeme durch Abstraktion der Inter-Agent-Kommunikation und des Lifecycle-Managements.