Everyone is talking about agents and multi-agent AI frameworks. A very important topic. I am already implementing it!
My personal email account is now powered by Agentic AI. My AI agent automatically checks new emails in my inbox, sorts out spam, filters by category, and creates drafts if necessary. The agent still needs some testing and fine-tuning, but it is a good start and helps me in my daily life. I'm excited to see what the latest AI technology can do. It will save me some time that I can use for my outdoor activities.
The CrewAI "Email Auto Responder Flow" example on GitHub provides a good basis for my project. With the help of the CrewAI functionality Flows, I can quickly and easily define the process, which includes regularly querying the inbox for new mails, filtering and classifying the mails according to criteria (social, private, business, spam), moving these mails to the corresponding mail folders and analyzing the mails remaining in the inbox. I have defined two agents in the agents.yaml file. One agent analyzes the mails in the inbox and the other agent creates a draft mail for the mails that require action. The corresponding tasks are defined in tasks.yaml. The tools used by the agents are a web search and the connection to the IMAP mailbox with creation of the draft mail. Other custom tools could be integrated here, such as a calendar or notification of high priority mails via SMS or Whatsapp message.
CrewAI in combination with LLM (I am testing different LLMs like llama3.2, mistral-nemo or granite3-dense), LangChain, web search and others. Many thanks to João Moura for his great work on the crewAI multi-agent orchestration framework. AI workflows using CrewAI Flows is a good, straightforward approach.
CrewAI and LangGraph are both frameworks designed to facilitate multi-agent collaboration and orchestration in AI applications. It is hard to pick a favorite. Both frameworks are useful. CrewAI is structured and role-based with an agent hierarchy that can be implemented quickly. CrewAI Flows is a great new feature of the framework and helped me a lot. On the other hand, I struggled a bit with the data transfer to the custom tools. This connection did not always work smoothly.
LangGraph offers a more flexible, dynamic approach to workflow and will probably come into its own in complex projects. I really appreciated the power of LangGraph, especially with the various retrieval augmented generation approaches.
How has AI reshaped your workflow? Do you want to speed up your daily tasks? Would you like to use the time you have saved to learn something new in your free time? Then get in touch with me. I'm very active and have lots of ideas. Let’s discuss!
Hubert Spieß
Siegesstraße 25
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