AgentGateway verbindet autonome KI-Agenten mit Ihren internen Datenquellen und Diensten für die Echtzeit-Dokumentenabruf und die Workflow-Automatisierung.
AgentGateway bietet eine entwicklerorientierte Umgebung zur Erstellung von Multi-Agenten-KI-Anwendungen. Es unterstützt verteilte Agenten-Orchestrierung, Plugin-Integration und sichere Zugriffskontrolle. Mit integrierten Konnektoren für Vektordatenbanken, REST/gRPC-APIs und gängige Dienste wie Slack und Notion können Agenten Dokumente abfragen, Geschäftslogik ausführen und autonom Antworten generieren. Die Plattform umfasst Überwachung, Protokollierung und rollenbasierte Zugriffskontrollen, was die Bereitstellung skalierbarer, auditierbarer KI-Lösungen in Unternehmen erleichtert.
AgentGateway Hauptfunktionen
Multi-Agenten-Orchestrierung
Plugin- und API-Integration
Unterstützung von Vektordatenbanken
OpenAI-Funktionsaufrufe
REST- und gRPC-Endpunkte
Authentifizierung und RBAC
Protokollierung und Überwachung
AgentGateway Vor- und Nachteile
Nachteile
Keine direkten Produktpreisdetails verfügbar, möglicherweise sind kundenspezifische Preise oder Enterprise-Support erforderlich
Kann technische Kenntnisse für Einrichtung und effektive Integration erfordern
Hauptsächlich auf Agenten-Konnektivität fokussiert; möglicherweise nicht geeignet für eigenständige KI-Tool-Bedürfnisse
Vorteile
Open Source mit Community-Support
Unterstützt führende KI-Protokolle für die Kommunikation zwischen Agenten und Tools
Vereinheitlichte Sicherheit, Beobachtbarkeit und Governance für Agentenkommunikationen
Föderierter MCP-Endpunkt zur effizienten Verwaltung mehrerer Tool-Integrationen
Entwicklerportal für einfache Agenten- und Tool-Konfiguration und -Fehlerbehebung
Konvertiert automatisch bestehende REST-APIs in MCP-native Tools
LlamaIndex Supervisor ist ein entwicklerorientiertes Python-Framework zum Erstellen, Ausführen und Überwachen von KI-Agenten, die auf LlamaIndex basieren. Es bietet Werkzeuge zur Definition von Workflows als Knoten – wie Retrieval, Zusammenfassung und benutzerdefinierte Verarbeitung – und verbindet sie zu gerichteten Graphen. Der Supervisor überwacht jeden Schritt, validiert Ausgaben gegen Schemas, wiederholt bei Fehlern und protokolliert Metriken. Dadurch entstehen robuste, wiederholbare Pipelines für Aufgaben wie retrieval-gestützte Generierung, Dokumenten-QA und Datenextraktion aus verschiedensten Datensätzen.
Camel ist ein Open-Source-Framework zur Steuerung von KI-Agenten, das die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, Tool-Integration und Planung mit LLMs und Wissensgraphen ermöglicht.
Camel AI ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung und Steuerung intelligenter Agenten vereinfacht. Es bietet Abstraktionen für die Verkettung großer Sprachmodelle, die Integration externer Tools und APIs, die Verwaltung von Wissensgraphen und die Speicherung von Speicher. Entwickler können Multi-Agenten-Workflows definieren, Aufgaben in Teilpläne zerlegen und die Ausführung über CLI oder Web-UI überwachen. Basierend auf Python und Docker erlaubt Camel AI einen nahtlosen Austausch von LLM-Anbietern, benutzerdefinierten Tool-Plugins und hybriden Planungsstrategien, um die Entwicklung automatisierter Assistenten, Datenpipelines und autonomer Workflows zu beschleunigen.