LinkAgent bietet einen leichten Microkernel zum Aufbau von KI-Agenten mit austauschbaren Komponenten. Benutzer können Backend-Sprachmodelle, Abrissmodule und externe APIs als Werkzeuge registrieren und sie dann mithilfe integrierter Planer und Router zu Arbeitsabläufen zusammenstellen. LinkAgent unterstützt Speicher-Handler für die Kontextpersistenz, dynamische Tool-Invokation und konfigurierbare Entscheidungslogik für komplexe mehrstufige Überlegungen. Mit minimalem Code können Teams Aufgaben wie QA, Datenextraktion, Prozessorchestrierung und Berichtserstellung automatisieren.

ThreeAgents ist in Python geschrieben und nutzt die OpenAI-Chat-Completeness-API, um mehrere KI-Agenten mit unterschiedlichen Rollen (System, Assistent, Nutzer) zu instanziieren. Es bietet Abstraktionen für Agentenaufforderungen, rollenbasiertes Nachrichtenhandling und Kontext-Speicherverwaltung. Entwickler können benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, Agentenpersönlichkeiten konfigurieren und Interaktionen verketten, um realistische Dialoge oder aufgabenorientierte Arbeitsabläufe zu simulieren. Das Framework verwaltet Nachrichtenübertragung, Kontextfensterverwaltung und Protokollierung und ermöglicht Experimente in kollaborativer Entscheidungsfindung oder hierarchischer Aufgabenzerlegung. Mit Unterstützung für Umgebungsvariablen und modulare Agenten erlaubt ThreeAgents den nahtlosen Austausch zwischen OpenAI- und lokalen LLM-Backends, was eine schnelle Prototypentwicklung von Multi-Agenten-KI-Systemen erleichtert. Es wird mit Beispielskripten und Docker-Unterstützung für eine schnelle Einrichtung geliefert.

X AI Agent ist ein entwicklerorientiertes Framework, das den Aufbau benutzerdefinierter KI-Agenten mit großen Sprachmodellen vereinfacht. Es bietet native Unterstützung für Funktionsaufrufe, Speichersysteme, Tool- und Plugin-Integration, Ketten-von-Denken-Reasoning und die Orchestrierung mehrstufiger Aufgaben. Benutzer können benutzerdefinierte Aktionen definieren, externe APIs anschließen und den Gesprächskontext über Sitzungen hinweg aufrecht erhalten. Das modulare Design des Frameworks gewährleistet Erweiterbarkeit und nahtlose Integration mit beliebten LLM-Anbietern, um robuste Automatisierungs- und Entscheidungsfindungs-Workflows zu ermöglichen.

AI Foundry bietet eine umfassende No-Code-Umgebung zum Erstellen maßgeschneiderter KI-Agenten, die komplexe Aufgaben autonom ausführen. Nutzer erstellen Workflows mit einem visuellen Builder, verbinden Sprachmodelle, REST-APIs, Datenbankverbindungen und Speichermodule. Jeder Agent kann mit Ereignisauslösern, Zeitplänen, Ausführungsprotokollen und Kollaborationsfunktionen konfiguriert werden. Testen Sie Agenten interaktiv vor der Bereitstellung als API-Endpunkte oder Einbettung in Anwendungen. Eingebaute Überwachung und Analysen bieten Echtzeit-Einblicke in Leistung und Nutzung. AI Foundry skaliert horizontal, unterstützt rollenbasierte Zugriffssteuerung für Teams und gewährleistet sichere Datenverarbeitung, sodass Unternehmen und Entwickler Prozesse wie Kundensupport, Recherche, Berichterstellung oder Lead-Qualifizierung schnell und zuverlässig automatisieren können.

Das AnYi KI-Agent-Framework unterstützt Entwickler bei der Integration autonomer KI-Agenten in ihre Anwendungen. Agenten können mehrstufige Aufgaben planen und ausführen, externe Tools und APIs nutzen und den Gesprächskontext durch konfigurierbare Speicher-Module aufrechterhalten. Das Framework abstrahiert die Interaktionen mit verschiedenen LLM-Anbietern und unterstützt benutzerdefinierte Tool- und Speicherrückends. Mit integrierter Protokollierung, Überwachung und asynchroner Ausführung beschleunigt AnYi die Bereitstellung intelligenter Assistenten für Forschung, Kundensupport, Datenanalyse oder jeden Workflow, der automatisiertes Reasoning und Handeln erfordert.

BlueMarz.ai bietet eine umfassende Umgebung zur Gestaltung, zum Aufbau und Betrieb intelligenter KI-Agenten für verschiedenste geschäftliche Anwendungsfälle. Nutzer können aus einer umfangreichen Bibliothek von Vorlagen wählen oder benutzerdefinierte Gesprächsabläufe mittels eines visuellen Builders definieren. Das Speichermanagement speichert und ruft Kontextdaten während der Interaktionen ab, wodurch Agenten personalisierte Antworten liefern können. Die Integration mit APIs, Datenbanken und Drittanbieter-Services gewährleistet nahtlosen Datenzugriff, während integrierte Konnektoren eine Bereitstellung auf Web-Kanälen, Slack und Microsoft Teams ermöglichen. Administratoren können die Leistung der Agenten über Echtzeit-Dashboards überwachen, Versionen verwalten und Sicherheitsberechtigungen festlegen. Insgesamt reduziert BlueMarz.ai die Entwicklungskomplexität, beschleunigt die Markteinführung und skaliert die Agentenbereitstellung, um den sich entwickelnden betrieblichen Anforderungen gerecht zu werden.

Autonomys Agents befähigt Entwickler, autonome KI-Agenten zu erstellen, die komplexe Aufgaben ohne manuellen Eingriff ausführen können. Basierend auf Python bietet das Framework Tools zur Definition von Agentenverhalten, Integration externer APIs und benutzerdefinierter Funktionen sowie zur Pflege des Gesprächsspeichers über Interaktionen hinweg. Agenten können in Multi-Agenten-Setups zusammenarbeiten, Wissen teilen und Aktionen koordinieren. Observability-Module bieten Echtzeit-Logging, Leistungstracking und Debugging-Insights. Mit seiner modularen Architektur können Teams Kernkomponenten erweitern, neue LLMs integrieren und Agenten in verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Ob bei der Automatisierung des Kundensupports, der Datenanalyse oder der Orchestrierung von Forschungs-Workflows – Autonomys Agents vereinfacht die End-to-End-Entwicklung und -Verwaltung intelligenter autonomer Systeme.

Divine Agent ist eine umfassende KI-Agenten-Plattform, die die Gestaltung, Entwicklung und Bereitstellung autonomer digitaler Worker vereinfacht. Durch den intuitiven visuellen Workflow-Builder können Benutzer das Verhalten des Agenten als Abfolge von Knoten definieren, eine Verbindung zu beliebigen REST- oder GraphQL-APIs herstellen und aus unterstützten LLMs wie OpenAI und Google PaLM wählen. Das integrierte Speicher-Modul erhält den Kontext über Sitzungen hinweg, während Echtzeit-Analysen Nutzung, Leistung und Fehler verfolgen. Nach Tests können die Agenten als HTTP-Endpunkte bereitgestellt oder in Kanäle wie Slack, E-Mail und benutzerdefinierte Anwendungen integriert werden, was eine schnelle Automatisierung von Kundenservice-, Verkaufs- und Wissensaufgaben ermöglicht.