Connery: Open-Source-Framework für plattformübergreifende Plugins vorgestellt

Connery: Neues Open-Source-Framework für Plugin-Entwicklung vorgestellt

Mit Connery haben Michael Liebmann und Volodymyr Machula ein neues Open-Source-Framework vorgestellt, das die Erstellung von Integrationen als Plugins vereinfachen soll. Das Framework ist quelloffen und dient dazu, Integrationen in Form von Plugins zu entwickeln, die auf vielen Plattformen eingesetzt werden können. Die beiden Gründer, die das Projekt gemeinsam ins Leben gerufen haben, beschreiben Connery als Framework, mit dem sich solche Plugins plattformübergreifend nutzen lassen. Neben klassischen Integrationsszenarien ist auch der Einsatz als Werkzeuge für LLM-basierte Agenten vorgesehen. Die Ankündigung erfolgte in einem Blogbeitrag, der von den Co-Foundern selbst verfasst wurde. Connery richtet sich an Entwickler, die wiederkehrende Integrationsaufgaben effizienter lösen wollen, ohne für jede Plattform separate Implementierungen pflegen zu müssen. Weitere technische Details, etwa zur unterstützten Programmiersprache oder zur Architektur, wurden zunächst nicht genannt.

Jahrzehntelange Schmerzpunkte als Motivation für Connery

Als Motivation für die Entwicklung von Connery nennen die Gründer ihre langjährigen Erfahrungen bei der Erstellung von Integrationen. Über das vergangene Jahrzehnt haben Michael Liebmann und Volodymyr Machula nach eigenen Angaben eine Vielzahl unterschiedlicher Integrationen umgesetzt – von traditionellen Systemintegrationen und Anpassungen über Plugins für LLM-Anwendungen und CI/CD-Workflows bis hin zu Erweiterungen für Slack und No-Code-Tools. Dabei seien sie immer wieder auf dieselben Probleme gestoßen. Diese wiederkehrenden Schmerzpunkte hätten sie schließlich dazu bewogen, ihre gesammelten Erfahrungen in ein einheitliches Framework zu gießen. Connery soll damit die Hürden senken, die bei der Entwicklung und Wartung plattformübergreifender Integrationen typischerweise auftreten.

Einsatz als Tools für LLM-powered Agents

Ein zentraler Anwendungsfall für die mit Connery erstellten Plugins ist der Einsatz als Werkzeuge für LLM-basierte Agenten. Da die Plugins plattformunabhängig konzipiert sind, lassen sie sich in verschiedenen Umgebungen nutzen, in denen Sprachmodelle als Agenten agieren. Entwickler können eine Integration einmal erstellen und anschließend in unterschiedlichen Kontexten wiederverwenden, ohne sie für jede Plattform neu implementieren zu müssen. Das Framework zielt damit auf die wachsende Zahl von Anwendungen, die große Sprachmodelle mit externen Diensten und Datenquellen verbinden. Weitere Details zur konkreten Anbindung an LLM-Frameworks oder zur Unterstützung bestimmter Agenten-Architekturen wurden in der Ankündigung nicht genannt.