LLM to MCP Integration Engine ist ein Open-Source-Framework, das große Sprachmodelle (LLMs) mit verschiedenen Messaging-Kommunikationsplattformen (MCPs) integriert. Es bietet Adapter für LLM-APIs wie OpenAI und Anthropic sowie Konnektoren für Chat-Plattformen wie Slack, Discord und Telegram. Die Engine verwaltet Sitzungszustände, bereichert den Kontext und leitet Nachrichten bidirektional weiter. Seine pluginbasierte Architektur ermöglicht Entwicklern, die Unterstützung für neue Anbieter zu erweitern und Geschäftslogik anzupassen, wodurch die Bereitstellung von KI-Agenten in Produktionsumgebungen beschleunigt wird.

NavGround Learning stellt ein umfassendes Werkzeugset für die Entwicklung und Benchmarking von Verstärkendem Lernen-Agenten bei Navigationsaufgaben bereit. Es unterstützt Multi-Agenten-Simulationen, Kollisionsmodellierung sowie anpassbare Sensoren und Aktuatoren. Benutzer können aus vorgefertigten Policy-Vorlagen wählen oder eigene Architekturen implementieren, mit modernen RL-Algorithmen trainieren und Leistungsmetriken visualisieren. Die Integration mit OpenAI Gym und Stable Baselines3 vereinfacht das Experimentiormanagement, während integrierte Logging- und Visualisierungstools eine tiefgehende Analyse des Agentenverhaltens und der Trainingsdynamik ermöglichen.

Doraemon-Agent ist eine Open-Source-Python-Plattform und -Framework, das Entwicklern das Erstellen anspruchsvoller KI-Agenten ermöglicht. Es erlaubt die Integration benutzerdefinierter Plugins und externer Tools, das Beibehalten langfristiger Speicher über Sitzungen hinweg sowie die Ausführung von Chain-of-Thought-Planungen mit mehreren Schritten. Entwickler können Agentenrollen konfigurieren, Kontexte verwalten, Interaktionen protokollieren und die Funktionalität über eine Plugin-Architektur erweitern. Es vereinfacht die Erstellung autonomer Assistenten für Aufgaben wie Datenanalyse, Forschungsunterstützung oder Kundenservice-Automatisierung.

Lila liefert ein vollständiges KI-Agenten-Framework, das auf Multi-Schritte-Resultate und autonome Aufgaben ausgelegt ist. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge (APIs, Datenbanken, Webhooks) definieren und Lila so konfigurieren, dass sie diese dynamisch während der Laufzeit aufrufen. Es bietet Speichermodule für Gesprächshistorie und Fakten, eine Planungs-Komponente, um Unteraufgaben zu sequenzieren, und Denken-Kette-Anweisung für transparente Entscheidungswege. Das Plugin-System ermöglicht eine nahtlose Erweiterung mit neuen Fähigkeiten, während integrierte Überwachung Aktionen und Ausgaben des Agenten verfolgt. Das modulare Design macht die Integration in bestehende Python-Projekte oder den Einsatz als gehosteten Dienst für Echtzeit-Agenten-Workflows einfach.

Overeasy ist ein in Python geschriebenes Open-Source-Framework zur Orchestrierung von LLM-gesteuerten KI-Agenten in verschiedenen Bereichen. Es bietet eine modulare Architektur zur Definition von Agenten, Konfiguration von Speicher und Integration externer Tools wie APIs, Wissensbasen und Datenbanken. Entwickler können sich mit OpenAI, Azure oder selbst gehosteten LLM-Endpunkten verbinden und dynamische Workflows mit einem oder mehreren Agenten entwerfen. Das Orchestrierungs-Engine von Overeasy übernimmt Aufgaben delegieren, Entscheidungen treffen und Fallback-Strategien, sodass robuste digitale Arbeiter für Forschung, Kundensupport, Datenanalyse, Terminplanung und mehr entstehen. Umfangreiche Dokumentation und Beispielprojekte beschleunigen die Bereitstellung auf Linux, macOS und Windows.

SmartRAG ist eine modulare Python-Bibliothek für retrieval-augmentierte Generations-Workflows mit großen Sprachmodellen. Es kombiniert Dokumentenaufnahme, Vektorindexierung und hochmoderne LLM-APIs, um präzise, kontextreiche Antworten zu liefern. Nutzer können PDFs, Textdateien oder Webseiten importieren, sie mit beliebten Vektorspeichern wie FAISS oder Chroma indexieren und benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren. SmartRAG steuert die Abfrage, die Zusammenstellung der Prompts und die LLM-Inferenz und liefert kohärente Antworten, die auf Quell-Dokumenten basieren. Durch die Abstraktion der Komplexität von RAG-Pipelines beschleunigt es die Entwicklung von Wissensdatenbank-Frage-und-Antwort-Systemen, Chatbots und Forschungsassistenten. Entwickler können Verbindungen erweitern, LLM-Anbieter austauschen und Retrieval-Strategien an spezifische Wissensdomänen anpassen.

HackerGCLASS Agent API ist ein Open-Source-Python-Framework, das RESTful-Endpunkte bereitstellt, um KI-Agenten auszuführen. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeugintegrationen definieren, Prompt-Vorlagen konfigurieren und den Agentenzustand und Speicher über Sitzungen hinweg aufrechterhalten. Das Framework unterstützt die Koordination mehrerer Agenten parallel, die Handhabung komplexer Gesprächsabläufe und die Integration externer Dienste. Es vereinfacht die Bereitstellung über Uvicorn oder andere ASGI-Server und bietet Erweiterbarkeit mit Plugin-Modulen, um schnell domänenspezifische KI-Agenten für vielfältige Anwendungsfälle zu erstellen.

Chipper ist eine vollständig Open-Source-React-Komponentenbibliothek, die die Erstellung von Konversationsschnittstellen auf Basis großer Sprachmodelle vereinfacht. Sie bietet Echtzeit-Streaming von KI-Antworten, integriertes Kontext- und Verlaufsmanagement, Unterstützung für mehrere Agenten in einem Chat, Dateianhänge und Themenanpassung. Entwickler können jedes LLM-Backend über einfache Props integrieren, sie mit Plugins erweitern und mit CSS-in-JS stylen, um nahtlose Markenbildung und responsive Layouts zu erzielen.

Fetch.ai ist eine Open-Source-Plattform und ein Software Development Kit (SDK), das zum Aufbau autonomer Agenten entwickelt wurde, die digitale Zwillinge in einem dezentralen Netzwerk repräsentieren. Es bietet ein Python- und Rust-SDK, ein Open Economic Framework (OEF) für Peer-Discovery und eine nahtlose Integration mit seinem Ledger für sichere Transaktionen. Entwickler können benutzerdefinierte Agentenfähigkeiten definieren – wie Marktherstellung, Datenbereitstellung oder Aufgabenbietung – und diese auf Test- oder Mainnet-Umgebungen bereitstellen. Fetch.ai-Agenten kommunizieren, verhandeln und führen Smart Contracts autonom aus, was eine leistungsstarke Koordination mehrerer Agenten für Lieferketten, IoT-Ökosysteme, Mobilitätsdienste, Energie-netzwerke und mehr ermöglicht.