autogen-agent-server fungiert als zentrale Orchestrierungsplattform für KI-Agenten, die es Entwicklern ermöglicht, Agentenfähigkeiten über standardmäßige RESTful Endpunkte bereitzustellen. Kernfunktionen sind die Registrierung neuer Agenten mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen und Logik, Management mehrerer Sitzungen mit Kontextverfolgung, Abruf von Gesprächshistorie und Koordination multi-agenten Dialoge. Es bietet asynchrone Nachrichtenverarbeitung, Webhook-Callbacks und eingebauten Persistenz für Agentenstatus und Protokolle. Die Plattform integriert nahtlos mit der AutoGen-Bibliothek, um LLMs zu nutzen, unterstützt benutzerdefinierte Middleware für Authentifizierung, skaliert via Docker und Kubernetes und bietet Monitoring-Hooks für Metriken. Dieses Framework beschleunigt den Bau von Chatbots, digitalen Assistenten und automatisierten Workflows, indem es Serverinfrastruktur und Kommunikationsmuster abstrahiert.

Multi-Agent-LLM ist darauf ausgelegt, die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten, die durch große Sprachmodelle angetrieben werden, zu vereinfachen. Benutzer können einzelne Agenten mit einzigartigen Personas, Speicher und externen Tools oder APIs definieren. Ein zentrales AgentManager verwaltet die Kommunikationsschleifen, sodass Agenten Nachrichten in einer gemeinsamen Umgebung austauschen und gemeinsam auf komplexe Ziele hinarbeiten können. Das Framework unterstützt den Austausch von LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Hugging Face), flexible Prompt-Vorlagen, Gesprächshistorien und schrittweise Tool-Kontexte. Entwickler profitieren von integrierten Utilities für Protokollierung, Fehlerbehandlung und dynamisches Agenten-Spawning, was die automatische Steuerung mehrstufiger Workflows, Forschungsaufgaben und Entscheidungsprozesse ermöglicht.