Exo ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung von KI-gesteuerten Agenten ermöglicht, die mit Nutzern kommunizieren, externe APIs aufrufen und den Konversationskontext bewahren können. Im Kern verwendet Exo TypeScript-Definitionen, um Tools, Speicherebenen und Dialogmanagement zu beschreiben. Nutzer können benutzerdefinierte Aktionen für Aufgaben wie Datenabruf, Zeitplanung oder API-Orchestrierung registrieren. Das Framework handhabt automatisch Prompt-Vorlagen, Nachrichtenrouting und Fehlerbehandlung. Das Memory-Modul von Exo kann nutzerspezifische Informationen über Sitzungen hinweg speichern und abrufen. Entwickler setzen Agenten mit minimaler Konfiguration in Node.js- oder serverlosen Umgebungen ein. Exo unterstützt auch Middleware für Logging, Authentifizierung und Metriken. Durch sein modulares Design können Komponenten wiederverwendet werden, was die Entwicklung beschleunigt und Redundanz reduziert.

SwiftAgent bietet ein robustes Toolkit zum Erstellen intelligenter Agenten durch die direkte Integration der OpenAI-Modelle in Swift. Entwickler können benutzerdefinierte Aktionen und externe Tools deklarieren, die die Agenten basierend auf Benutzereingaben auslösen. Das Framework verwaltet den Konversationsspeicher, sodass die Agenten auf vergangene Interaktionen Bezug nehmen können. Es unterstützt Prompt-Vorlagen und dynamische Kontextinjektion, um Mehr-Runden-Dialoge und Entscheidungslogik zu erleichtern. Das asynchrone API von SwiftAgent arbeitet nahtlos mit Swifts Concurrency, was es ideal für iOS-, macOS- oder serverseitige Umgebungen macht. Durch die Abstraktion von Model-Aufrufen, Speicherverwaltung und Pipeline-Orchestrierung befähigt SwiftAgent Teams, Konversationsassistenten, Chatbots oder Automatisierungsagenten schnell innerhalb von Swift-Projekten zu prototypisieren und zu deployen.

Tongui Agent stellt eine modulare Architektur bereit, mit der KI-Agenten erstellt werden können, die Gesprächszustände aufrechterhalten, externe Tools nutzen und mehrere Sub-Agenten koordinieren. Entwickler konfigurieren LLM-Backends, definieren benutzerdefinierte Aktionen und hängen Speicher-Module an, um den Kontext zu speichern. Das Framework umfasst ein SDK, CLI und Middleware-Hooks für Beobachtbarkeit, um die Integration in Web- oder Node.js-Anwendungen zu erleichtern. Unterstützte LLMs sind OpenAI, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle.

Das Goat SDK ist darauf ausgelegt, die Erstellung und Koordination von KI-Agenten in Go zu vereinfachen. Es bietet pluggable LLM-Integrationen (OpenAI, Anthropic, Azure, lokale Modelle), ein Tool-Register für benutzerdefinierte Aktionen und Speichervorrichtungen für zustandsbehaftete Gespräche. Entwickler können Ketten, Repräsentationsstrategien und Publisher definieren, um Interaktionen über CLI, WebSocket, REST-Endpunkte oder eine integrierte Web UI auszugeben. Goat unterstützt Streaming-Antworten, anpassbares Logging und einfache Fehlerbehandlung. Durch die Kombination dieser Komponenten können Sie Chatbots, Automatisierungs-Workflows und Entscheidungs-Unterstützungssysteme in Go mit minimalem Boilerplate entwickeln, wobei Sie die Flexibilität behalten, Anbieter und Tools nach Bedarf auszutauschen oder zu erweitern.

Java Action Generic ist eine leichte, modulare Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, autonomes Agentenverhalten in Java durch die Definition generischer Aktionen zu implementieren. Aktionen sind parametrisierte Arbeitseinheiten, die Agenten ausführen, planen und zur Laufzeit zusammenstellen können. Das Framework bietet eine konsistente Aktionsschnittstelle, die es Entwicklern erlaubt, benutzerdefinierte Aktionen zu erstellen, Aktionsparameter zu handhaben und mit dem LightJason-Agentenlebenszyklus zu integrieren. Mit Unterstützung für ereignisgesteuerte Ausführung und Parallelität können Agenten Aufgaben wie dynamische Entscheidungsfindung, Interaktion mit externen Diensten und komplexe Verhaltenskoordination durchführen. Die Bibliothek fördert Wiederverwendbarkeit und modulares Design, geeignet für Forschung, Simulationen, IoT und Spiel-KI-Anwendungen auf jeder JVM-unterstützten Plattform.

AAGPT ist ein erweiterbares, Open-Source-KI-Agenten-Framework, das zum Bauen autonomer Agenten entwickelt wurde. Es ermöglicht die Definition von hochrangigen Zielen, die Verwaltung des Gesprächsspeichers, die Planung von Multi-Schritt-Aufgaben und die Integration externer Tools oder APIs. Mit einer einfachen Konfigurationsdatei und Python SDK können Sie das Verhalten der Agenten anpassen, benutzerdefinierte Aktionen definieren und Agenten bereitstellen, die mit Datenquellen interagieren, Befehle ausführen und aus vergangenen Interaktionen lernen, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.