PersonalAI bietet ein umfassendes Agenten-Framework, das fortschrittliche LLM-Integrationen mit persistentem semantischem Speicher und einem erweiterten Plugin-System kombiniert. Entwickler können Speicher-Backends wie Redis, SQLite, PostgreSQL oder Vektorspeicher konfigurieren, um Embeddings zu verwalten und vergangene Gespräche abzurufen. Eingebaute Plugins unterstützen Aufgaben wie Websuche, Datei lesen/schreiben und Python-Code-Ausführung, während eine robuste API die Entwicklung von benutzerdefinierten Werkzeugen erlaubt. Der Agent koordiniert LLM-Aufforderungen und Werkzeugaufrufe in einem gesteuerten Workflow, was kontextbewusste Antworten und automatisierte Aktionen ermöglicht. Lokale LLMs via Hugging Face oder Cloud-Dienste via OpenAI und Azure OpenAI können genutzt werden. Das modulare Design von PersonalAI erleichtert die schnelle Prototypentwicklung von domänenspezifischen Assistenten, automatisierten Forschungsbots oder Wissensmanagement-Agenten, die im Laufe der Zeit Lernen und sich adaptieren.

Das Aspire Semantic Kernel Creative Writer-Beispiel bietet einen vollständigen Ausgangspunkt zum Aufbau eines KI-Schreibagenten, der auf Microsofts Semantic Kernel-Framework aufbaut. Es integriert Azure OpenAI-Modelle zur Generierung kreativer Texte und verwendet semantic memory, um benutzerspezifische Geschichtsdetails zu speichern und abzurufen. Entwickler können benutzerdefinierte Skills erstellen – z.B. für Brainstorming von Geschichten, das Entwerfen von Charakterhintergründen und die Verfeinerung von Erzählbögen – und diese in mehrstufige Pipelines einbinden. Das Beispiel zeigt die Einrichtung des Kerns, die Registrierung von Speicheroptionen, die Definition semantic Funktionen in Code oder Verzeichnis-basierten Skills und die Ausführung in einer Konsolenanwendung. Durch Erweiterung oder Austausch der Skill-Dateien können Nutzer die Agenten an ihre kreativen Schreib-Workflows oder andere Textgenerierungs-Szenarien anpassen.