LLM-Agent bietet eine strukturierte Architektur zum Erstellen intelligenter Agenten mit LLMs. Es umfasst ein Toolkit zur Definition benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontexterhaltung und Ausführungs-Tools, die komplexe Aktionsketten steuern. Agenten können APIs aufrufen, lokale Prozesse ausführen, Datenbanken abfragen und den Gesprächszustand verwalten. Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks ermöglichen eine Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Für Erweiterbarkeit konzipiert, unterstützt LLM-Agent das Hinzufügen neuer Tool-Schnittstellen, benutzerdefinierter Evaluatoren und dynamischer Auftragsrouting, um automatisierte Forschung, Datenanalyse, Codeerstellung und mehr zu ermöglichen.

OpenAI Agents Chatbot ermöglicht es Entwicklern, mehrere spezialisierte KI-Agenten (z.B. Tools, Wissensabruf, Speichermodule) in eine einzige Konversationsanwendung zu integrieren und zu verwalten. Es verfügt über Ketten-von-Denken-Orchestrierung, sitzungsbasierten Speicher, konfigurierbare Tool-Endpunkte und nahtlose OpenAI-API-Interaktionen. Benutzer können das Verhalten jedes Agenten anpassen, lokal oder in Cloud-Umgebungen bereitstellen und das Framework mit zusätzlichen Modulen erweitern. Dies beschleunigt die Entwicklung fortschrittlicher Chatbots, virtueller Assistenten und Automatisierungssysteme.

AgentScope ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten durch modulare Komponenten für dynamische Planung, kontextabhängige Speicherverwaltung und Werkzeug/API-Integration vereinfacht. Es unterstützt mehrere LLM-Backends (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) und bietet anpassbare Pipelines für Aufgabenbearbeitung, Antwortsynthese und Datenerfassung. Die Architektur von AgentScope ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung von Konversationsbots, Workflow-Automatisierungsagenten und Forschungsassistenten, wobei Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit gewahrt bleiben.

Egg AI ermöglicht es Organisationen, maßgeschneiderte KI-Agenten zu erstellen, die auf spezifische Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind, wie z.B. Kundensupport, Verkaufsförderung und internes Wissensmanagement. Durch eine Drag-and-Drop-Oberfläche definieren Nutzer Konversationslogik, fügen bedingte Verzweigungen hinzu und integrieren RESTful-APIs, Datenbanken sowie Drittanbieterdienste wie Slack oder Zendesk. Die Plattform unterstützt Speicher-Module zur Beibehaltung von Nutzerkontexten, sodass personalisierte und zusammenhängende Dialoge möglich sind. Agenten können auf Websites, Messaging-Plattformen oder eingebettet in mobile und Desktop-Anwendungen eingesetzt werden. Robuste Testtools und Echtzeit-Überwachung erleichtern iterative Verbesserungen, während Sicherheits- und Zugriffssteuerungen auf Unternehmensebene den Datenschutz und die Compliance sichern. Mit automatischer Skalierung bewältigen Egg AI Agenten unterschiedliche Arbeitslasten nahtlos, was manuellen Aufwand reduziert und die Markteinführung beschleunigt.

Agentic AI bietet eine vollständig webbasierte Umgebung, in der Nutzer Ziele für autonome Agenten definieren. Jeder Agent analysiert die Ziele, wählt geeignete Werkzeuge oder APIs, führt Aufgaben in der Reihenfolge aus und passt sich anhand Zwischenresultate an. Die Plattform umfasst Speicherverwaltung für Kontextbeibehaltung, ein Überwachungsdashboard für Echtzeitfortschritt und anpassbare Agentenkonfigurationen. Agenten können mit externen Diensten interagieren, Daten abrufen, Berichte erstellen und automatisierte Entscheidungen treffen, um operative Arbeitsbelastungen zu optimieren.

SuperPilot ist ein autonomes KI-Agenten-Framework, das große Sprachmodelle nutzt, um mehrstufige Aufgaben ohne manuelle Eingriffe auszuführen. Durch die Integration von GPT- und Anthropic-Modellen kann es Pläne erstellen, externe Tools wie einen headless Browser zum Web-Scraping aufrufen, Shell-Befehle im Terminal ausführen und Speichermodule zur Kontextbehaltung verwenden. Nutzer definieren Ziele, und SuperPilot orchestriert dynamisch Unteraufgaben, verwaltet eine Aufgabenwarteschlange und passt sich neuen Informationen an. Die modulare Architektur ermöglicht das Hinzufügen eigener Tools, das Anpassen der Modelleinstellungen und das Protokollieren von Interaktionen. Mit eingebauten Feedback-Schleifen kann menschliches Feedback die Entscheidungsfindung verfeinern und Ergebnisse verbessern. Das macht SuperPilot geeignet für Automatisierung von Recherchen, Programmieraufgaben, Tests und Routinedatenverarbeitungs-Workflows.

TinyAgent ist ein Low-Code-KI-Agenten-Builder, der es jedem ermöglicht, intelligente Agenten zu entwerfen, zu testen und bereitzustellen. Definieren Sie benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen, integrieren Sie externe APIs oder Datenquellen und konfigurieren Sie den Agentenspeicher, um den Kontext zu bewahren. Nach der Konfiguration können die Agenten über eine Web-Chat-Schnittstelle, Chrome-Erweiterung oder Embedding-Code verwendet werden. Mit Analyse- und Protokollierungsfunktionen können Sie die Leistung überwachen und schnell iterieren. TinyAgent rationalisiert repetitive Aufgaben wie Berichtserstellung, E-Mail-Filterung und Lead-Qualifizierung, reduziert manuelle Arbeit und erhöht die Teamproduktivität.