Agent-Baba bietet ein umfassendes Toolkit zum Erstellen und Verwalten autonomer KI-Agenten, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind. Es bietet eine Plugin-Architektur zur Erweiterung der Funktionen, ein Speichersystem für den Gesprächskontext und Workflow-Automatisierung für sequenzielle Aufgaben. Entwickler können Werkzeuge wie Web-Scraper, Datenbanken und benutzerdefinierte APIs in Agenten integrieren. Das Framework vereinfacht die Konfiguration durch deklarative YAML- oder JSON-Schemas, unterstützt die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und stellt Überwachungsdashboards bereit, um die Leistung und Protokolle der Agenten zu verfolgen, was iterative Verbesserungen und nahtlose Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen ermöglicht.

ai-agents-trial ist ein Open-Source-Python-Projekt, das demonstriert, wie man autonome KI-Agenten mit LLMs baut. Es bietet modulare Abstraktionen für Agentenplanung, Tool-Aktivierung (z.B. Websuche, Taschenrechner) und Speichermanagement. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge definieren, Aktionen über mehrere Schritte verketten und den Kontext über Sitzungen hinweg speichern. Der Code nutzt OpenAI-APIs zusammen mit Helfer-Utilities, um Workflows zu orchestrieren, und ist ideal für schnelle Prototypen von chatbasierten Assistenten, Forschungs-Bots oder domänspezifischen Automatisierungsagenten. Erweiterungspunkte erlauben das Hinzufügen neuer Konnektoren und Datenquellen ohne Änderung der Kernlogik.