AI Agent Example ist ein praxisnahes Demonstrations-Repository für Entwickler und Forscher, die intelligente Agenten auf Basis großer Sprachmodelle bauen möchten. Das Projekt umfasst Beispielcode für Agentenplanung, Speicherspeicherung und Tool-Invocation, um die Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen zu zeigen. Es verfügt über eine einfache Gesprächsschnittstelle, die Benutzerabsichten interpretiert, Aktionspläne formt und Aufgaben durch Aufruf vordefinierter Tools ausführt. Entwickler können klare Muster befolgen, um den Agenten mit neuen Fähigkeiten wie Terminplanung, Web-Scraping oder automatisierter Datenverarbeitung zu erweitern. Durch eine modulare Architektur beschleunigt dieses Template Experimente mit KI-gesteuerten Workflows und personalisierten digitalen Assistenten und bietet Einblicke in die Agentenorchestrierung und Zustandsverwaltung.

Chat-With-CUHKSZ bietet eine optimierte Pipeline zum Aufbau eines domänenspezifischen Chatbots auf Basis der CUHKSZ-Wissensdatenbank. Nach Klonen des Repositories konfigurieren Nutzer ihre OpenAI-API-Anmeldedaten und geben Dokumentquellen wie Campus-PDFs, Webseiten und Forschungsarbeiten an. Das Tool nutzt LlamaIndex, um Dokumente vorzuverarbeiten und zu indexieren, wodurch ein effizienter Vektor-Speicher entsteht. LangChain orchestriert die Retrieval- und Prompt-Mechanismen und liefert relevante Antworten in einer Konversationsschnittstelle. Die Architektur unterstützt das Hinzufügen benutzerdefinierter Dokumente, die Feinabstimmung der Prompt-Strategien und die Bereitstellung via Streamlit oder einem Python-Server. Optional sind semantische Suchverbesserungen integriert, die Protokollierung von Anfragen für Auditing ist möglich, und es kann mit minimaler Konfiguration auf andere Universitäten erweitert werden.

Fenado AI bietet eine fortschrittliche Gesprächsschnittstelle, die Kundeninteraktionen über verschiedene Plattformen automatisiert. Es nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Kundenanfragen in Echtzeit zu verstehen und zu beantworten, um sicherzustellen, dass Anfragen umgehend bearbeitet werden. Zu den Funktionen gehören die Bereitstellung sofortiger Unterstützung, die Beantwortung häufig gestellter Fragen und die Erleichterung von Transaktionen, die es Unternehmen ermöglicht, ihren Kundenservice und die betriebliche Effizienz zu verbessern und gleichzeitig die Reaktionszeit zu reduzieren.

Giti.ai nutzt modernste KI-Technologie, um einen vielseitigen mehrsprachigen Chatbot bereitzustellen, der von dem GPT-3-Modell unterstützt wird. Dieser Chatbot ermöglicht es den Benutzern, auf natürliche Weise in über 100 Sprachen zu kommunizieren und ist somit ein ideales Werkzeug für die globale Geschäftskommunikation, den Kundenservice und die persönliche Nutzung. Mit Giti.ai können die Benutzer einen intuitiven und interaktiven Chatbot erleben, der mehrere Sprachen versteht und darauf antwortet, was die globale Vernetzung und das Benutzererlebnis verbessert.

Cloudflare Agents ist eine Plattform für KI-Agenten, die auf Cloudflare Workers aufbaut und eine entwicklerfreundliche Umgebung bietet, um autonome Agenten am Netzwerk-Edge zu entwickeln. Es integriert sich mit führenden Sprachmodellen (z.B. OpenAI, Anthropic), bietet konfigurierbare Prompts, Routing-Logik, Speicher für Erinnerungen sowie Datenanschlüsse wie Workers KV, R2 und D1. Agenten führen Aufgaben wie Datenanreicherung, Inhaltsmoderation, Konversationsschnittstellen und Workflow-Automatisierung durch, indem sie Pipelines über verteilte Edge-Standorte ausführen. Mit integrierter Versionskontrolle, Protokollierung und Leistungsmetriken liefern Cloudflare Agents zuverlässige, latenzarme Antworten mit sicherer Datenverarbeitung und nahtloser Skalierung.

Libraria ist eine No-Code-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, benutzerdefinierte KI-Chatbots, Suchleisten, FAQs und Landingpages zu erstellen und zu verwalten. Es nutzt Ihre bestehenden Geschäftsdaten zur Generierung von konversationalen KI-Tools, die in Websites und Anwendungen eingebettet werden können. Mit Funktionen wie der Integration von GPT-4 und GPT 3.5 bietet es eine flexible und intuitive Möglichkeit, Kundeninteraktionen zu automatisieren und das Benutzererlebnis durch personalisierte, datengestützte Interaktionen zu verbessern.

Der MLE Agent ist ein vielseitiges, KI-gesteuertes Agenten-Framework, das den Betrieb von maschinellem Lernen durch den Einsatz fortschrittlicher Sprachmodelle vereinfacht und beschleunigt. Es interpretiert Benutzeranfragen auf hohem Niveau, um komplexe ML-Aufgaben auszuführen, wie z.B. automatische Experimentverfolgung mit MLflow-Integration, Echtzeit-Leistungsüberwachung, Erkennung von Datenverschiebungen und Pipeline-Gesundheitschecks. Benutzer können den Agenten über eine Konversationsschnittstelle auffordern, um Experimentmetriken abzurufen, Trainingsfehler zu diagnostizieren oder Nachtraining zu planen. Der MLE Agent integriert sich nahtlos mit beliebten Orchestrierungsplattformen wie Kubeflow und Airflow, um automatisierte Workflow-Trigger und Benachrichtigungen zu ermöglichen. Seine modulare Plugin-Architektur erlaubt die Anpassung von Datenconnectors, Visualisierungsdashboards und Alarmierungskanälen, was ihn für verschiedene ML-Teams anpassbar macht.