- Entwickelt, um Multi-Agenten-Systeme auf Produktionsniveau auf Basis von Python oder TypeScript zu erstellen
- Verschiedene Agentenstrukturen und Workflows lassen sich frei definieren und eignen sich daher für die Entwicklung komplexer kollaborativer KI-Systeme
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Flexible Agentenarchitektur
- Unterstützung von einfachen Einzelagenten bis hin zu komplexen Multi-Agenten-Strukturen
- Mitgelieferte Beispiele:
- Schneller Einstieg mit
ReActAgent
- Komplexe Szenarien lassen sich über die
Workflow-Funktion aufbauen
- Rollen und Verhalten der Agenten lassen sich detailliert entwerfen, und die Architektur kann direkt angepasst werden
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Integration mit verschiedenen Modellen und Tools
- Einfache Anbindung an wichtige Modellanbieter: Ollama, Groq, OpenAI, watsonx.ai usw.
- LangChain-basierte Tools nutzbar, oder es können direkt benutzerdefinierte Tools erstellt werden
- Unterstützung für Model Context Protocol (MCP) erleichtert die Integration mit Servern
- Fokus auf Skalierbarkeit und Flexibilität des Systems
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Funktionen für Produktionsumgebungen
- Optimierung der Token-Nutzung durch Speicherstrategien
- Agentenzustände können per Serialisierung/Deserialisierung gespeichert und wiederhergestellt werden
- Erzeugung strukturierter Ausgaben, Code-Ausführung (Sandbox-Ausführung geplant)
- Wenn Probleme auftreten:
- Nachverfolgung des gesamten Agenten-Workflows über das
emitter-System
- Unterstützung für detailliertes ereignisbasiertes Monitoring und Analysen
- Erfassung von Diagnosedaten durch Logging und Telemetrie
- Zuverlässige Fehlerbehandlung durch ein klares Ausnahmesystem
Entwicklungs-Roadmap
- Funktionsgleichheit zwischen Python und TypeScript herstellen
- Eigenständige Dokumentations-Website aufbauen
- Integration von watsonx.ai-Deployments
- Bereitstellung verschiedener Workflow-Muster für Multi-Agenten-Architekturen
- Hinzufügen standardmäßig mitgelieferter Agenten (OTTB)
- Geplante Implementierung von nativem Tool-Calling auf Basis von LLM-Anbietern
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