autogen_multiagent bietet eine strukturierte Möglichkeit, mehrere KI-Agenten in Python zu instanziieren, zu konfigurieren und zu koordinieren. Es ermöglicht die dynamische Erstellung von Agenten, Inter-Agenten-Nachrichtenkanäle, Aufgabenplanung, Ausführungsloops und Überwachungswerkzeuge. Durch die nahtlose Integration mit der OpenAI-API können spezielle Rollen – wie Planer, Ausführer, Zusammenfasser – jedem Agenten zugewiesen werden, um ihre Interaktionen zu orchestrieren. Dieses Framework ist ideal für modulare, skalierbare KI-Workflows, wie automatisierte Dokumentenanalyse, Kundenservice-Orchestrierung und mehrstufige Codegenerierung.

Aurora bietet eine modulare Architektur zum Aufbau generativer KI-Agenten, die komplexe Aufgaben durch iterative Planung und Ausführung autonom bewältigen können. Es besteht aus einem Planer, der hochrangige Ziele in umsetzbare Schritte zerlegt, einem Executor, der diese Schritte mit großen Sprachmodellen ausführt, sowie einer Tool-Integrationsschicht für APIs, Datenbanken oder benutzerdefinierte Funktionen. Aurora umfasst auch Speicherverwaltung für Kontextwahrung und dynamische Neuprogrammierung, um sich an neue Informationen anzupassen. Mit anpassbaren Eingabeaufforderungen und Plug-and-Play-Modulen können Entwickler schnell Prototypen für Aufgaben wie Inhaltserstellung, Forschung, Kundensupport oder Prozessautomatisierung erstellen und dabei die vollständige Kontrolle über Workflows und Entscheidungslogik behalten.

CereBro bietet eine modulare Architektur zur Erstellung von KI-Agenten, die selbstgesteuerte Aufgabenzerlegung, dauerhaften Speicher und dynamische Tool-Nutzung ermöglichen. Es umfasst einen Brain-Kern, der Gedanken, Aktionen und Speicher verwaltet, unterstützt benutzerdefinierte Plugins für externe APIs und bietet eine CLI-Schnittstelle für die Orchestrierung. Benutzer können Agentenziele definieren, Reasoning-Strategien konfigurieren und Funktionen wie Websuche, Dateibearbeitung oder domänenspezifische Tools integrieren, um Aufgaben vollständig ohne manuellen Eingriff auszuführen.

Beam AI ist eine Plattform, die für die Agentic Process Automation entwickelt wurde und manuelle Arbeitsabläufe mithilfe von KI-Agenten automatisiert. Durch den Einsatz von KI-Funktionen hilft Beam AI Unternehmen, die Produktivität und Effizienz zu steigern. Es ermöglicht den Nutzern, sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren, damit sie sich auf wichtigere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können. Diese Plattform wird von Fortune 500-Unternehmen und Startups häufig genutzt und bietet maßgeschneiderte KI-Lösungen in verschiedenen Sektoren, einschließlich Gesundheitswesen, Kundenservice und HR.

Das Besser Agentic Framework bietet ein modulares Toolkit zur Definition, Koordination und Skalierung von KI-Agenten. Es ermöglicht die Konfiguration von Agentenverhalten, die Integration externer Werkzeuge und APIs, die Verwaltung von Agentenspeicher und -status sowie die Überwachung der Ausführung. Es basiert auf Python und unterstützt erweiterbare Plugin-Schnittstellen, Multi-Agenten-Kollaborationen und integrierte Protokollierung. Entwickler können schnell Prototypen erstellen und Agenten für Aufgaben wie Datenextraktion, automatisierte Forschung und Konversationsassistenten innerhalb eines einheitlichen Frameworks bereitstellen.

Swarms ist ein Entwickler-Toolkit und Framework, um die Erstellung und Orchestrierung autonomer KI-Agenten zu vereinfachen, die gemeinsam komplexe Arbeitsabläufe lösen. Jeder Agent kann mit unterschiedlichen Rollen, Tools und Speicherkontexten konfiguriert werden, um spezialisierte Aufgaben wie Informationsrecherche, Datenanalyse, kreative Generierung oder externe API-Aufrufe durchzuführen. Die Plattform bietet eine Kommandozeilenschnittstelle, Python SDK und YAML-Konfigurationsdateien zur Definition von Agentenverhalten, Planungsstrategien und inter-agentlicher Kommunikation. Swarms unterstützt die Integration mit OpenAI, Anthropic, Azure und Open-Source-LLMs sowie eingebaute Protokollierung, Überwachungsdashboards und modulare Persistenzschichten zur Verkettung von mehrstufigen Überlegungsprozessen. Mit Swarms können Teams verteilte, selbstorganisierende KI-Lösungen mit minimalem Boilerplate-Code und voller Transparenz entwickeln, testen und bereitstellen.

Swarms.rs ist die Kern-Laufzeitumgebung für die Ausführung swarm-basierter KI-Agentenprogramme in Rust. Es verfügt über ein modulares Pluginsystem zur Integration benutzerdefinierter Logik oder KI-Modelle, eine Nachrichtenpassageschicht für Peer-to-Peer-Kommunikation und einen asynchronen Executor zur Planung von Agentenverhalten. Diese Komponenten ermöglichen es Entwicklern, komplexe dezentrale Agentennetze für Simulation, Automatisierung und Multi-Agenten-Kollaborationsaufgaben zu entwerfen, bereitzustellen und zu skalieren.

Buena.ai ist eine KI-gesteuerte Plattform, die entwickelt wurde, um Verkaufs- und Akquisitionsbemühungen mit personalisiertem und automatisiertem Outreach zu verbessern. Sie setzt KI-Agenten ein, die kontinuierlich die Pipeline vorantreiben und potenzielle Kunden ansprechen, damit Ihr Team sich auf strategische Aufgaben konzentrieren kann. Die Plattform integriert sich nahtlos in bestehende Tools, bietet Echtzeit-Einblicke, prädiktive Analysen und hohe Zustellraten und gewährleistet skalierbare und effiziente Lead-Generierung ohne zusätzliches Personal.

Minimalist Agent bietet ein rohes Framework zum Bau von KI-Agenten in Python. Es nutzt die Agent-Klassen von LangChain und die API von OpenAI, um mehrstufiges Schlussfolgern durchzuführen, Werkzeuge dynamisch auszuwählen und Funktionen auszuführen. Sie können das Repository klonen, Ihren OpenAI API-Schlüssel konfigurieren, benutzerdefinierte Werkzeuge oder Endpunkte definieren und das CLI-Skript ausführen, um mit dem Agenten zu interagieren. Das Design legt Wert auf Klarheit und Erweiterbarkeit, was es einfach macht, Kernverhalten des Agenten für Experimente oder Lehre zu studieren, zu modifizieren und zu erweitern.

ModelScope Agent bietet ein modular aufgebautes, auf Python basierendes Framework zur Steuerung autonomer KI-Agenten. Es verfügt über Plugin-Integration für externe Werkzeuge (APIs, Datenbanken, Suche), Gesprächsspeicher für Kontext Wahrung und anpassbare Agentenketten zur Bewältigung komplexer Aufgaben wie Wissensbeschaffung, Dokumentenverarbeitung und Entscheidungsunterstützung. Entwickler können Agentenrollen, Verhaltensweisen und Prompts konfigurieren sowie mehrere LLM-Backends nutzen, um Leistung und Zuverlässigkeit in der Produktion zu optimieren.

Innoviary ist eine Plattform, die die Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten erleichtert, die auf spezifische Aufgaben und Arbeitsabläufe zugeschnitten sind. Dieses Tool ermöglicht es den Benutzern, KI-Agenten zu entwerfen, anzupassen und bereitzustellen, die sich an bestimmte Bedürfnisse anpassen, um optimierte Leistung und gesteigerte Produktivität zu gewährleisten. Die KI-Agenten von Innoviary sind in der Lage, eine Vielzahl von Funktionen auszuführen, von einfachen, sich wiederholenden Aufgaben bis hin zu komplexen Entscheidungsprozessen. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die erweiterten Anpassungsoptionen machen es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer zugänglich.

Cyrano ist ein Open-Source-Python-Framework und CLI zum Erstellen von KI-Agenten, die große Sprachmodelle und externe Tools über natürliche Spracheingaben orchestrieren. Nutzer können benutzerdefinierte Werkzeuge (Funktionen) definieren, Speicher- und Token-Limits konfigurieren und Callback-Handler nutzen. Cyrano übernimmt das Parsen von JSON-Antworten von LLMs und führt die angegebenen Tools sequenziell aus. Es legt Wert auf Einfachheit, Modularität und null externe Abhängigkeiten, was Entwicklern ein schnelles Prototyping von Chatbots, automatisierte Workflows und KI-Integrationen in Anwendungen ermöglicht.

demo_smolagents ist eine Referenzimplementierung von SmolAgents, einem mikro-Framework in Python zur Erstellung autonomer KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Dieses Demo enthält Beispiele dafür, wie man einzelne Agenten mit spezifischen Toolkits konfiguriert, Kommunikationskanäle zwischen Agenten etabliert und Aufgabenübergaben dynamisch verwaltet. Es zeigt die Integration von LLMs, Tool-Aufrufe, Prompt-Management und Orchestrierungsmuster für den Aufbau von Multi-Agenten-Systemen, die koordiniert auf Benutzereingaben und Zwischenergebnisse reagieren können.

EasyAgent bietet einen umfassenden Rahmen zum Aufbau autonomer KI-Agenten in Python. Es bietet pluginfähige LLM-Backends wie OpenAI, Azure und lokale Modelle, anpassbare Planungs- und Reasoning-Module, API-Tools-Integration und persistenten Speicherspeicher. Entwickler können das Verhalten der Agenten über einfache YAML- oder codebasierte Konfigurationen definieren, integrierte Funktionsaufrufe für externen Datenzugriff nutzen und mehrere Agenten für komplexe Workflows orchestrieren. EasyAgent enthält außerdem Funktionen wie Logging, Überwachung, Fehlerbehandlung und Erweiterungspunkte für maßgeschneiderte Implementierungen. Seine modulare Architektur beschleunigt Prototyping und Deployment spezialisierter Agenten in Bereichen wie Kundensupport, Datenanalyse, Automatisierung und Forschung.

Exo bietet alles, was Sie brauchen, um autonome AI-Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren. Beginnen Sie mit vorgefertigten Agenten-Templates oder erstellen Sie benutzerdefinierte Workflows mit Drag-and-Drop oder YAML-Definitionen. Integrieren Sie beliebige REST-APIs, Datenbanken oder Drittanbieterdienste, um die Fähigkeiten des Agenten zu erweitern. Agenten halten den Kontext über integrierten persistenten Speicher und Vektorspeicher aufrecht. Eine cloudbasierte Ausführungsumgebung, CLI/SDK-Tools und Dashboards ermöglichen die Überwachung der Leistung, Log-Inspektion und Versionsverwaltung.

Fabrice AI ermöglicht Entwicklern die Erstellung komplexer KI-Agentensysteme, die große Sprachmodelle (LLMs) in Node.js- und Browser-Kontexten nutzen. Es bietet integrierte Speichermodule zur Aufbewahrung des Gesprächsverlaufs, Tool-Integration, um die Fähigkeiten des Agenten mit benutzerdefinierten APIs zu erweitern, und ein Plugin-System für Community-getriebene Erweiterungen. Mit typsicheren Prompt-Vorlagen, Multi-Agenten-Koordination und konfigurierbaren Laufzeitverhalten vereinfacht Fabrice AI den Aufbau von Chatbots, Aufgabenautomatisierung und virtuellen Assistenten. Das plattformübergreifende Design stellt eine nahtlose Bereitstellung in Webanwendungen, serverlosen Funktionen oder Desktop-Apps sicher und beschleunigt die Entwicklung intelligenter, kontextbewusster KI-Dienste.

FAgent bietet eine modulare Architektur zum Erstellen von KI-Agenten, einschließlich Abstraktionen für Umgebungen, Richtlinien-Schnittstellen und Tool-Connectoren. Es unterstützt die Integration mit gängigen LLM-Diensten, implementiert Speichermanagement für Kontextbeibehaltung und stellt eine Beobachtbarkeitsschicht für Protokollierung und Überwachung der Agentenaktionen bereit. Entwickler können eigene Tools und Aktionen definieren, mehrstufige Workflows orchestrieren und simulationsbasierte Bewertungen durchführen. FAgent enthält außerdem Plugins für Datenerfassung, Leistungsmetriken und automatisierte Tests, was es für Forschung, Prototyping und Produktionsbereitstellung autonomer Agenten in verschiedenen Domänen geeignet macht.

Fetch.ai ist eine hochmoderne Plattform, die entwickelt wurde, um den autonomen Betrieb digitaler Ökonomien durch den Einsatz von KI-Agenten zu erleichtern. Diese Agenten können Nutzende vertreten, um zu verhandeln, Transaktionen auszuführen und digitale Vermögenswerte zu verwalten. Durch die Nutzung von Dezentralisierung und fortschrittlichen Algorithmen ermöglicht Fetch.ai nahtlose Automatisierung, die optimierte Entscheidungsfindung und effiziente Aufgabenerfüllung in verschiedenen Anwendungen, von Lieferketten bis hin zu Smart Cities, erlaubt.

GenerativeAgentsCN ist eine Open-Source-Chinese-Adaption des Stanford-Frameworks für Generative Agents, die lebensnahe digitale Personas simulieren soll. Durch die Kombination großer Sprachmodelle mit einem Langzeitgedächtnismodul, Reflexionsroutinen und Planerlogik steuert es Agenten, die Kontext wahrnehmen, vergangene Interaktionen abrufen und eigenständig Entscheidungen treffen. Das Toolkit bietet einsatzbereite Jupyter-Notebooks, modulare Python-Komponenten und umfassende chinesische Dokumentation, um Nutzer durch die Einrichtung von Umgebungen, die Definition von Agenteneigenschaften und die Anpassung von Speicherparametern zu führen. Es eignet sich zur Erforschung KI-gesteuerter NPC-Verhalten, zum Prototyping von Kundendienst-Bots oder für die akademische Forschung zur Agentenwahrnehmung. Mit flexiblen APIs können Entwickler Speicheralgorithmen erweitern, eigene LLMs integrieren und Agenteninteraktionen in Echtzeit visualisieren.

GPTSwarm fungiert als Plattform für kollektive Intelligenz, bei der mehrere KI-Agenten interagieren und zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen und Aufgaben effizienter auszuführen. Benutzer können Arbeitsabläufe erstellen, indem sie verschiedene Agenten koordinieren, um spezifische Rollen auszuführen, was zu verbesserter Produktivität und Zeitersparnis führt. Dieses System wurde entwickelt, um Prozesse im Projektmanagement, der Automatisierung und in verschiedenen Arbeitsabläufen zu optimieren und skalierbare Lösungen anzubieten, die auf individuelle und organisatorische Bedürfnisse zugeschnitten sind.