Beste Agentenentwicklung (2026)
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Ein Käuferleitfaden zu den besten Plattformen für Agent Development—Tools und Frameworks für das Aufsetzen, Orchestrieren und Bereitstellen autonomer künstlicher Intelligenz-Vertragsakte, die reasoning, Instrumente verwenden und mehrschritte Aufgaben abgeschlossen.
Wenn Sie versucht haben, einen Chatterbot zu bauen, der Essen bestellen könnte, oder einen virtuellen Assistenten, der Ihren Kalender verwalten könnte, nur um festzustellen, dass es auseinanderbrach, sobald Sie es aufforderten, etwas Sicheres zu tun, stecken Sie nicht allein dahin. Das Problem mit der Entwicklung intelligenter Agenten, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben gemeinsam zu lösen, besteht darin, dass sie viel Infrastruktur erfordern, und diese Infrastruktur ist schwer zu bauen.
Die richtige Wahl im Agentenentwicklungs tool
Wenn es um die Wahl eines Tools zur Agentenentwicklung geht, gibt es ein paar Dinge, die tatsächlich zählen. Erstens und vor allem müssen Sie entscheiden, wie viel Infrastruktur Sie selbst aufbauen möchten. Wenn Sie von vorneherein ein leeres Blatt haben und alles von Grund auf neu bauen wollen, brauchen Sie ein Tool, das Ihnen viel Kontrolle über die Architektur und die Komponenten Ihrer Agenten gibt. AutoGen zum Beispiel ist ein quelloffenes Python-Framework, mit dessen Hilfe Sie multimodale LLM-Anwendungen erstellen können, die gemeinsam Aufgaben lösen, und es ist eine gute Wahl, wenn Sie sich wirklich in die zugrunde liegenden Technologien hineinsteigen möchten.
Auf der anderen Seite, wenn Sie nur daran interessiert sind, die logische Ebene Ihrer Agenten zu erstellen, ohne sich mit den Details der Infrastruktur auseinandersetzen zu müssen, benötigen Sie eine Arbeitsmittel, das einige dieser Details für Sie abstrahiert. Snorkel Flow, zum Beispiel, ist eine programmatische Datenetikettierungsplattform, durch die Sie Produktionsmodelle schneller erstellen können, indem einige der mühsame Arbeit im Etikettieren von Datensätzen abgestraht wird. Es ist eine gute Wahl, wenn Sie auf logische Ebene von Ihren Agenten aufbauen möchten, ohne in die Details vertieft zu werden.
Ein weiterer Punkt, den Sie berücksichtigen sollten, ist der Typ der Agenten, die Sie erstellen möchten. Wenn Sie Agenten erstellen möchten, die mit der physischen Welt interagieren, benötigen Sie ein Werkzeug, das mit Sensoren und Aktuatoren kombiniert ist und die Komplexität der Echtzeitverarbeitung von Daten handhaben kann. NetX, ein modulares Wirtschaftsnetzwerk, das Blockchain-Infrastruktur mit KI-Fähigkeiten kombiniert, könnte eine gute Wahl für diesen Typ von Anwendung sein.
Typische Preismuster und Fallstricke
Bei den Preisen spielen Agentenanwendungs-Werkzeuge eine ziemlich komplizierte Rolle. Einige davon, wie Gretel AI, sind kostenlos zu starten, und dann fangen sie an, mit steigender Anzahl der verwendeten Funktionen zu berechnen. Andere, wie DeepOpinion, bieten einen Freemium-Modus an, bei dem Sie einige Funktionen kostenlos erhalten, aber dafür bereit zahlen müssen, um die Premium-Funktionen zu nutzen. Und dann gibt es welche, wie Theoriq AI, die kostenlos genutzt werden können, aber dann berechnen sie die zugrunde liegende Blockchain-Infrastruktur, wenn Sie den Skalierungsprozess beginnen.
Ein gängiger Fallstrick, dem man auf den Füßen bleibt, sind übertreibende Werbeprologen. Als man komplexe Agenten entwickelt, ist es leicht, bezaubert zu sein von dem, was möglich ist, aber das Risiko geht auch hoch, dass die gewählte Werkzeuge die versprochenen Ergebnisse nicht liefern können. Schauen Sie nach Werkzeugen, dieTransparent sind über ihre Fähigkeiten und Einschränkungen und, die eine klare Unterstützungsstruktur anbieten, falls etwas schief geht.
Agentwicklung in der Praxis
Also was ist Agentwicklung im echten Leben? Lassen wir uns ein Blick darauf nehmen, wie man einen einfachen Agenten baute, der Essen für Sie bestellen kann.
Mit AutoGen können Sie eine grundlegende Architektur für Ihre Chatbot erstellen und dann mit Snorkel Flow die Datensätze markieren, die Sie benötigen um Ihren LLM zu trainieren. Von dort aus können Sie ein Tool wie Zep AI Memory verwenden, um ein Langzeitgedächtnis zu erstellen, das Ihre Chatbot erlaubt, vorherige Gespräche zu merken und sich an sich ändernde Nutzerspezifikationen anzupassen.
Wenn Sie bereit sind, Ihren Agenten auszuliefern, können Sie ein Tool wie Pdf Redaction verwenden, um sensible Informationen von den PDF-Menüs und Bestätigungsendungen zu entfernen, mit denen Sie es zu tun bekommen. Schließlich können Sie ein Werkzeug wie Gretel AI verwenden, um synthetische Daten zu erstellen, die das echte Leben widerspiegeln und Sie in einer sicheren Umgebung erlauben, Ihren Agenten zu testen und zu verfeinern.
Praktischer Rat
# So, wie können Sie am besten die Ergebnisse Ihrer Agentenentwicklung nutzen?
Erstens, legen Sie den Schwerpunkt auf die Schaffung der hohen Ebene der Logik Ihrer Agenten, anstatt sich in die Details der Infrastruktur zu verbeißen. Zweitens wählen Sie Werkzeuge, die transparent über ihre Fähigkeiten und Grenzen informieren und die ein klares Unterstützungssystem aufweisen. Und schließlich seien Sie nicht scheu vor dem Experimentieren und Neuen Ausprobieren, selbst wenn es bedeutet, Risiken einzugehen und das Risiko des Scheiterns auszukommen. Mit den richtigen Werkzeugen und einer klaren Strategie können Sie intelligente Agenten erstellen, die komplexe Probleme lösen können, und die tatsächlich einen positiven Einfluss auf das Leben der Menschen haben.
Agentenentwicklung in Zahlen
Preismix
Beste Agentenentwicklung (2026)
- 1
LangGraph StudioVisuelles IDE zum Erstellen, Debuggen und Untersuchen von LangGraph-Agent-Workflows5.0 (5) - 2
BrainSoupErstellen Sie benutzerdefinierte AI-Agenten, um Aufgaben und Workflows über natürliche Sprache zu automatisieren.5.0 (4) - 3
Letta AIEine Open-Source-Plattform zum Erstellen zustandsbasierter AI-Agenten mit Langzeitgedächtnis und fortgeschrittener Logik.5.0 (4) - 4
Snorkel FlowPlattform für programmatische Datenetikettierung und AI-Entwicklung für schnelles Bauen von Produktionsmodellen.4.8 (5) - 5
NetXModulares Wirtschaftsnetzwerk, das Blockchain-Infrastruktur mit KI-Fähigkeiten vereint.4.8 (5) - 6
Theoriq AIDezentraler Protokoll für das Aufbauen und Regieren von multi-agenten KI-Systemen on-Chain4.8 (5) - 7
BotpressEnd-to-end-Plattform zur Erstellung, Implementierung und Verwaltung von AI-Agenten und Chatbots.4.8 (5) - 8
LangSmithPlattform für Beobachtbarkeit, Bewertung und Fehlerbehebung für Anwendungen mit LLM aus der LangChain-Team4.8 (5) - 9
Gretel AIPlattform für synthetische Daten zur Erstellung vertrauenswürdiger, AI-geeigneter Datensätze, die reale Daten nachbilden.4.8 (4) - 10
Zep AI MemoryLangzeitpeicherlage für AI-Agenten und LLM-Anwendungen4.8 (4)
LangGraph Studio
Visuelles IDE zum Erstellen, Debuggen und Untersuchen von LangGraph-Agent-Workflows
LangGraph Studio ist eine spezialisierte Entwicklungsumgebung, die für Ingenieure entwickelt wurde, die agentische Anwendungen auf Basis des LangGraph-Frameworks bauen. Es bietet eine visuelle Oberfläche zum Untersuchen der Graphstruktur, zum Verfolgen von Ausführungspfaden und zum Verständnis, wie Agenten zwischen Knoten, Werkzeugen und Zuständen wechseln. Neben der Visualisierung bietet das Studio interaktive Debugging-Funktionen wie Zustandsbearbeitung, Wiedergabe von Zwischenschritten und Live-Interaktion mit laufenden Agenten. Dies erleichtert die Diagnose von Schleifen, Tool-Aufruffehlern und unerwarteten Verzweigungen, die häufig in mehrstufigen LLM-Workflows auftreten. Es integriert sich mit LangSmith für Tracing und Observability, sodass Teams einen einheitlichen Ansatz zum Entwickeln, Testen und Iterieren komplexer Agentensysteme haben, bevor sie in Produktion gehen.
- Interaktive Graphen-Visualisierung
- Ausführen, Wiedergabe und Forken von Agenten-Exekutionen
- Zustandsuntersuchung und manuelle Bearbeitung
- Live-Chat-Interface für Agententests
- LangSmith-Tracing-Integration
- Lokale und gehostete Bereitstellungsoptionen
BrainSoup
Erstellen Sie benutzerdefinierte AI-Agenten, um Aufgaben und Workflows über natürliche Sprache zu automatisieren.
BrainSoup ist eine Plattform zum Erstellen und Verwalten benutzerdefinierter KI‑Agenten mittels natürlicher Sprachinstruktionen. Anstatt zu programmieren, beschreiben die Nutzer, was ein Agent tun soll, und BrainSoup orchestriert die zugrunde liegenden Modelle, Werkzeuge und Integrationen, um die Aufgabe auszuführen. Agenten können spezifische Rollen zugewiesen bekommen, erhalten Zugriff auf Dateien und Datenquellen und werden mit externen Diensten verbunden, um wiederkehrende Aufgaben wie Recherche, Dokumentenverarbeitung, Kommunikation und Workflow‑Automatisierung zu erledigen. Mehrere Agenten können zusammenarbeiten, sodass Nutzer kleine Teams spezialisierter Assistenten für komplexere Projekte aufbauen können. BrainSoup richtet sich an Fachleute, Teams und Power‑User, die wiederkehrende Wissensarbeit auslagern und das KI‑Verhalten anpassen möchten, ohne die Infrastruktur von Grund auf neu aufzubauen.
- Benutzerdefinierter AI-Agenten-Bauer
- Natürliche Sprache-Aufgaben-Anweisungen
- Multi-Agent-Workflows
- Datei- und Datenquelle-Integration
- Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
- Rollenbasierte Agenteninfiguration
Letta AI
Eine Open-Source-Plattform zum Erstellen zustandsbasierter AI-Agenten mit Langzeitgedächtnis und fortgeschrittener Logik.
Letta AI ist eine Open-Source-Plattform, die für die Erstellung zustandsbasierter AI-Agenten entwickelt wurde. Diese Agenten verfügen über ein Langzeitgedächtnis und fortgeschrittene Logikfähigkeiten. Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, AI-Agenten zu bauen, die sich an vergangene Interaktionen erinnern können, was komplexere und kontextsensitivere Entscheidungsprozesse ermöglicht. Das ist besonders nützlich für Anwendungen, die verlangen, dass Agenten aus Erfahrungen lernen und ihre Antworten entsprechend anpassen. Letta AI richtet sich an Entwickler und Forscher, die fortschrittliche AI-Agenten für verschiedene Anwendungsbereiche schaffen wollen – von Kundenservice bis hin zu komplexeren Problemlösungsaufgaben. Durch die Bereitstellung von Langzeitgedächtnis und fortgeschrittener Logik ermöglicht Letta AI die Entwicklung von AI-Agenten, die eine breite Palette von Aufgaben mit höherer Autonomie und Intelligenz bewältigen können.
- Zustandsbasierte AI-Agenten
- Langzeitgedächtnis
- Fortgeschrittene Logik
Snorkel Flow
Plattform für programmatische Datenetikettierung und AI-Entwicklung für schnelles Bauen von Produktionsmodellen.
Snorkel Flow ist eine Unternehmensplattform für die programmatische Datenentwicklung, die Teams ermöglicht, Trainingsdaten mithilfe von Labeling-Funktionen zu beschriften, zu kuratieren und zu verfeinern, anstatt sich ausschließlich auf manuelle Annotationen zu verlassen. Durch die Kodifizierung von Domänenexpertise in wiederverwendbare Heuristiken beschleunigt es den Weg von rohen Daten zu produktionsfertigen KI-Modellen. Die Plattform kombiniert schwache Überwachung, Modelltraining und Fehleranalyse in einem einzigen Workflow, um Data Scientists und Fachexperten dabei zu helfen, iterativ auf Datensätzen und Modellen zusammenzuarbeiten. Sie unterstützt eine Reihe von Anwendungsfällen, einschließlich der Dokumentklassifizierung, der Informationsextraktion und des Fine-Tunings von Foundation-Modellen für Unternehmensanwendungen.
- Programmatische Etikettierung mit Etikettierungsfunktionen
- Schwache Beaufsichtigung und Etikett-aggregation
- Integrierte Modelltraining und -evaluation
- Feinanalyse der Fehler und Werkzeug für Daten-Aufrichtigkeit
- Unterstützung für die Feinabstimmung von Grundmodellen
- Zusammenarbeitswerkzeuge für SMEs und Datenwissenschaftler
NetX
Modulares Wirtschaftsnetzwerk, das Blockchain-Infrastruktur mit KI-Fähigkeiten vereint.
NetX ist ein modulares Wirtschaftsnetzwerk, das darauf ausgelegt ist, Blockchain- und KI-Technologien innerhalb eines einheitlichen Rahmens zu vereinen. Durch seine Architektur können Entwickler und Organisationen Komponenten für dezentrale Transaktionen, Datenabsprachen und KI-gesteuerte Services einbinden, wodurch eine Vielzahl von Anwendungsfällen in digitalen Ökonomien unterstützt wird. Die Plattform hat das Ziel, die traditionelle Blockchain-Funktionalität mit maschinellen Lern-Workflows zu verbinden, indem tokenisierte Anreizsysteme, Smart-Contract-Automatisierung und KI-gestützte Analysen im selben Ökosystem betrieben werden. Damit ist sie ideal für Teams, die Web3-Anwendungen bauen, die intelligentes Verarbeiten oder datenbasierte Entscheidungsfindung benötigen. Durch die Betonung von Modularität möchte NetX Entwicklern Flexibilität bieten, ihre Stack zu konstruieren, indem sie die Blockchain, KI und ökonomischen Primitives wählen, die zu ihren Projektanforderungen passen.
- Modulare Netzwerkkomponenten
- Blockchain-Integrationsschicht
- Kompatibilität mit KI-Diensten
- Unterstützung von Smart Contracts
- Tokenisierte wirtschaftliche Primitives
- Entwicklerorientierte Tooling
Theoriq AI
Dezentraler Protokoll für das Aufbauen und Regieren von multi-agenten KI-Systemen on-Chain
Theoriq AI ist ein auf Blockchain basierendes Protokoll, das darauf ausgelegt ist, Netzwerke von KI-Agenten auf transparente und überprüfbare Weise zu koordinieren. Durch die Kombination von dezentraler Infrastruktur mit Multi-Agenten-Orchestrierung ermöglicht es Entwicklern, spezialisierte Agenten zu größeren Kollektiven zusammenzustellen, die bei komplexen Aufgaben zusammenarbeiten können. Das Protokoll bietet On-Chain-Governance, Reputation-Tracking und Anreizmechanismen, damit Agentenverhalten, Leistung und Beiträge gemessen und belohnt werden können. So können offene Ökosysteme aufgebaut werden, in denen Drittagenten entdeckt, bewertet und in breitere Workflows integriert werden können. Theoriq richtet sich an Entwickler, die an der Schnittstelle von Krypto und KI arbeiten, einschließlich Teams, die autonome DeFi-Strategien, Forschungsassistenten und andere agentengesteuerte Anwendungen erstellen, die von trust-minimierter Koordination profitieren.
- Multi-agent-Orchestrierungsrahmen
- Dezentraler Agentenverzeichnis und -Finder
- On-Chain-Reputation und -Bewertungssystem
- Tokenisierte Anreize für Agentenkontributionen
- Regierungsmechanismen für kollektives Entscheidungsfinden
- Entwicklerwerkzeuge für die Komposition von Agenten-Abläufen
Botpress
End-to-end-Plattform zur Erstellung, Implementierung und Verwaltung von AI-Agenten und Chatbots.
Botpress ist eine Entwicklungsplattform zur Erstellung konversationeller KI‑Agenten, die von Large Language Models angetrieben werden. Sie bietet einen visuellen Flow‑Builder, ein SDK und Integrationen mit gängigen Messaging‑Kanälen, sodass Teams Agenten designen können, die natürliche Unterhaltungen führen, APIs aufrufen und mehrstufige Aufgaben ausführen. Die Plattform kombiniert Low-Code-Tools mit tieferen Anpassungsoptionen, sodass sowohl nicht‑technische Anwender als auch Entwickler am selben Projekt zusammenarbeiten können. Funktionen wie Knowledge Bases, Analytics und Human Handoff machen sie für produktive Anwendungsfälle wie Customer Support, Lead Generation und Internal Automation geeignet. Botpress bietet eine kostenlose Stufe für Experimente und kostenpflichtige Pläne, die sich nach dem Nutzungsvolumen skalieren, sowie eine Open‑Source‑Community‑Edition für selbstgehostete Deployments.
- Drag-and-drop-Gesprächsfluss-Editor
- LLM-gesteuerte Agenten mit Tool-Unterstützung
- Inhalte aus Dokumenten und URLs in die Wissensbasis aufnehmen
- Multi-Channel-Deployment (Web, WhatsApp, Slack usw.)
- Analytics und Gesprächsüberwachung
- Menschlicher Übertritt und Team-Zusammenarbeit
LangSmith
Plattform für Beobachtbarkeit, Bewertung und Fehlerbehebung für Anwendungen mit LLM aus der LangChain-Team
LangSmith ist eine Entwicklerplattform, die vom Team hinter LangChain entwickelt wurde, um Teams dabei zu unterstützen, Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben werden, zu verfolgen, zu testen, zu bewerten und zu überwachen. Obwohl sie eng mit den Frameworks LangChain und LangGraph integriert ist, ist sie framework‑agnostisch und kann jede LLM‑Anwendung über ihre SDKs und APIs instrumentieren. Ihr Kernziel ist es, die inhärente Unvorhersehbarkeit von LLM‑basierten Systemen zu adressieren, bei denen die Ausgaben nicht‑deterministisch sind und Fehler subtil auftreten können, indem sie Entwicklern Sichtbarkeit darüber gibt, was ihre Chains, Agents und Prompts zur Laufzeit tatsächlich tun. Die Plattform konzentriert sich auf das Tracing: Jeder Durchlauf einer Anwendung erzeugt einen detaillierten, verschachtelten Trace, der jeden Schritt zeigt, einschließlich der gesendeten Prompts, Modellantworten, Tokenverbrauch, Latenz, Werkzeugaufrufe und Zwischenausgaben. Das erleichtert das Debuggen komplexer mehrschrittiger Agenten und Retrieval‑augmented Generation‑Pipelines, bei denen die Ursache einer schlechten Antwort mehrere Ebenen tief verborgen sein kann. Entwickler können einzelne Traces inspizieren, über Durchläufe hinweg filtern und suchen sowie in die genauen Eingaben und Ausgaben jedes Knotens hineinzoomen. LangSmith bietet zudem Evaluierungs‑Tools an, um die Qualität von Anwendungen zu messen. Teams können Datensätze aus Produktions‑Traces oder kuratierten Beispielen erstellen, ihre Anwendung gegen diese Datensätze laufen lassen und die Ausgaben mit integrierten Evaluatoren, benutzerdefinierten, codebasierten Prüfungen oder LLM‑als‑Richter‑Ansätzen bewerten. Das ermöglicht Regressionstests, wenn Prompts oder Modelle geändert werden, und hilft dabei, zu quantifizieren, ob Änderungen tatsächlich die Ergebnisse verbessern, anstatt sich nur auf das Bauchgefühl zu verlassen. Für den Produktionseinsatz bietet es Monitoring‑Dashboards, die Metriken wie Latenz, Kosten, Fehlerraten und Feedback über die Zeit verfolgen, sowie die Möglichkeit, menschliches Feedback und Benutzer‑Annotationen zu sammeln. Eine Prompt‑Management‑ und Playground‑Komponente ermöglicht es Teams, Prompt‑Versionen zu iterieren und Modell‑Outputs nebeneinander zu vergleichen. LangSmith richtet sich in erster Linie an Entwickler*innen und Teams, die LLM‑Funktionen ausliefern und über das ad‑hoc‑Print‑Statement‑Debugging hinaus zu systematischer Beobachtbarkeit und Evaluation wechseln müssen. Seine größte Stärke liegt in der tiefen Integration in das LangChain‑Ökosystem und dem einheitlichen Workflow, der Tracing, Datasets und Evaluation verbindet. Ehrliche Kompromisse sind, dass das umfassendste Nutzungserlebnis voraussetzt, dass Sie sich in der LangChain/LangGraph‑Welt auskennen, dass LLM‑basierte Evaluation von Natur aus unvollkommen ist und sorgfältige Gestaltung erfordert, und dass es sich um ein gehostetes kommerzielles Produkt mit nutzungsabhängiger Preisgestaltung handelt, wobei für einige Pläne Selbst‑Hosting‑Optionen verfügbar sind. Es konkurriert mit anderen LLM‑Observability‑Tools wie Langfuse, Helicone, Arize Phoenix und Weights & Biases Weave.
- Erstellung von Step-by-Step-Inputs-, - Outputs-, und Token-Verwendungstracing
- Erstellung von Datensätzen und automatisierte Bewertung
- Integrierte, codebasierte und LLM-als-Judge-Bewertungsmodi
- Überwachungsmonitor für Produktionsaufträge
- Erfassung von menschlicher Rückmeldung und Markierung
- Management, Versionsverwaltung und Spielplatz für Prompts
Gretel AI
Plattform für synthetische Daten zur Erstellung vertrauenswürdiger, AI-geeigneter Datensätze, die reale Daten nachbilden.
Gretel AI ist eine entwicklerorientierte Plattform zur Erstellung synthetischer Daten, die statistisch den realen Datensätzen ähneln, ohne sensible Informationen preiszugeben. Teams nutzen sie, um KI‑ und Analyseprojekte zu ermöglichen, wenn der Zugriff auf Produktionsdaten durch Datenschutz‑, Compliance‑ oder Verfügbarkeitsbeschränkungen eingeschränkt ist. Die Plattform bietet APIs, SDKs und vorgefertigte Modelle zur Generierung von tabellarischen, Text- und Zeitreihendaten sowie Tools zur Bewertung von Qualität und Datenschutzrisiken. Sie unterstützt gängige Anwendungsfälle wie das Training von Machine Learning‑Modellen, die Erweiterung unterrepräsentierter Klassen, das Teilen von Daten zwischen Teams und das Testen von Software mit realistischen, aber künstlichen Datensätzen.
- Erzeugung von generativen Modellen für synthetische Tabell- und Textdaten
- Differential-Vertraulichkeits- und PII-Löschkontrollen
- Qualitäts-, Genauigkeits- und Vertraulichkeitsbewertungsberichte
- Python-SDK- und REST-API-Integration
- Vortraineierte Modelle und individuell anpassbare Vorlagen
- Cloud- und selbstgeführte Bereitstellungsoptionen
Zep AI Memory ist ein Entwickler-orientierter Memory-Service, der KI-Agenten ein persistentes, strukturiertes Erinnerungsvermögen über Gespräche und Sitzungen hinweg ermöglicht. Er erfasst den Chat-Verlauf, extrahiert wichtige Fakten und organisiert diese in einem Wissensgraphen, damit Agenten auf Anfrage den relevanten Kontext abrufen können, anstatt ganze Verläufe in Prompts zu packen. Die Plattform übernimmt die Zusammenfassung, Entitätsextraktion und semantische Suche hinter einer einfachen API, sodass Teams zustandspersistente Speicher in Chatbots, Copiloten und autonome Agenten integrieren können, ohne eine individuelle Retrieval-Infrastruktur aufzubauen. Sie ist darauf ausgelegt, mit Produktionslasten zu skalieren, während die Eingabe-Größen und Token-Kosten vorhersehbar bleiben. Zep lässt sich in gängige LLM-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex integrieren und bietet SDKs für beliebte Sprachen, wodurch es einfach ist, es in bestehende Agent-Stacks einzubinden.
- Langzeit-gesprächsmemoria
- Automatische Fakten- und Entitäts-Extraktion
- Wissensnetzwerk-Speicherung
- Semantischer und Hybrid-Suche
- LangChain- und LLaMA-Index-Integration
- Multi-Sprach-SDKs
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