Autogen Studio Research ist ein auf GitHub gehosteter Forschungsprototyp zum Erstellen, Visualisieren und Iterieren von Multi-Agenten-KI-Anwendungen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Agentenkomponenten per Drag & Drop anordnen, Kommunikationskanäle definieren und Ausführungspipelines konfigurieren können. Im Hintergrund verwendet es ein Python SDK, um verschiedene LLM-Backends (OpenAI, Azure, lokale Modelle) zu verbinden, und bietet Echtzeit-Logging, Metriken und Debugging-Tools. Die Plattform ist für die schnelle Prototypentwicklung von kollaborativen Agentensystemen, Entscheidungsprozessen und automatisierter Aufgabensteuerung konzipiert.

LLMFlow bietet eine deklarative Möglichkeit, komplexe Sprachmodell-Workflows zu entwerfen, zu testen und bereitzustellen. Entwickler erstellen Knoten, die Aufforderungen oder Aktionen repräsentieren, und verketteten sie zu Flows, die basierend auf Bedingungen oder externen Tool-Ausgaben verzweigen können. Integriertes Speichermanagement verfolgt den Kontext zwischen den Schritten, während Adapter eine nahtlose Integration mit OpenAI, Hugging Face und anderen ermöglichen. Funktionalität kann durch Plugins für benutzerdefinierte Tools oder Datenquellen erweitert werden. Flows werden lokal, in Containern oder als serverlose Funktionen ausgeführt. Anwendungsfälle umfassen die Erstellung von dialogorientierten Agenten, automatisierte Berichtserstellung und Datenextraktionspipelines – alles mit transparentem Ablauf und Logging.

Kin Kernel ist ein leichtgewichtiges, Open-Source-Kernel-Framework zur Erstellung KI-gestützter digitaler Arbeiter. Es bietet ein einheitliches System zur Orchestrierung großer Sprachmodelle, Verwaltung des kontextuellen Gedächtnisses und Integration benutzerdefinierter Tools oder APIs. Mit einer ereignisgesteuerten Architektur unterstützt Kin Kernel asynchrone Aufgaben, Sitzungsverfolgung und erweiterbare Plugins. Entwickler definieren Agentenverhalten, registrieren externe Funktionen und konfigurieren Multi-LLM-Routing, um Workflows von Datenextraktion bis zu Kundensupport zu automatisieren. Das Framework enthält auch integrierte Protokollierung und Fehlerbehandlung zur Überwachung und Fehlerbehebung. Für mehr Flexibilität kann Kin Kernel in Web-Dienste, Microservices oder eigenständige Python-Anwendungen integriert werden, sodass Organisationen robuste KI-Agenten skalieren können.