Browser Operator verwandelt Ihren Browser in einen KI-gesteuerten Agenten, der natürliche Sprachbefehle versteht. Durch die Verbindung mit Ihrem OpenAI API-Schlüssel kann es zu URLs navigieren, Schaltflächen klicken, Formulare ausfüllen, Tabellen oder Listen extrahieren und Inhalte herunterladen. Mehrere Schritte können in einem einzigen Workflow verknüpft werden, Ergebnisse als CSV oder JSON exportiert und Aufgaben auch geplant werden. Alle Verarbeitungen laufen lokal in Ihrem Browser, was schnelle Reaktionszeiten und Datenschutz gewährleistet. Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich—sagen Sie einfach Browser Operator, was Sie brauchen, und es erledigt den Rest.

Llamator ist eine Open-Source-JavaScript-Bibliothek, die es Entwicklern ermöglicht, autonome KI-Agenten zu erstellen, indem sie Speichermodule, Tool-Integrationen und dynamische Eingabevorlagen in einer einheitlichen Pipeline kombinieren. Es steuert Planung, Aktionsausführung und Reflexionsschleifen, um mehrstufige Aufgaben zu bewältigen, unterstützt mehrere LLM-Anbieter und erlaubt die benutzerdefinierte Definition von Tools für API-Aufrufe oder Datenverarbeitung. Mit Llamator können Sie schnell Chatbots, persönliche Assistenten und automatisierte Workflows innerhalb von Web- oder Node.js-Anwendungen prototypisieren, wobei eine modulare Architektur die einfache Erweiterung und Tests ermöglicht.

Multi-Agents bietet eine strukturierte Umgebung, in der verschiedene KI-Agenten—wie Planer, Ausführer und Kritiker—zusammenarbeiten, um mehrstufige Aufgaben zu lösen. Der Planer-Agent zerlegt hochgesteckte Ziele in Unteraufgaben, der Ausführer-Agent interagiert mit externen APIs oder Tools, um jeden Schritt auszuführen, und der Kritiker-Agent überprüft Ergebnisse auf Genauigkeit und Konsistenz. Speicher-Module ermöglichen es den Agenten, Kontext zwischen Interaktionen zu speichern, während ein Nachrichtensystem eine nahtlose Kommunikation sicherstellt. Das Framework ist erweiterbar, sodass Nutzer benutzerdefinierte Rollen hinzufügen, proprietäre Tools integrieren oder LLM-Backends für spezielle Anwendungsfälle austauschen können.

SCOUT-2 bietet eine modulare Architektur zum Erstellen autonomer Agenten, die mit großen Sprachmodellen betrieben werden. Es umfasst Zielzerlegung, Aufgabenplanung, eine Ausführungsmaschine und ein Feedback-gesteuertes Reflexionsmodul. Entwickler definieren ein Top-Level-Ziel, und SCOUT-2 generiert automatisch einen Aufgabenbaum, weist Arbeitsagenten zur Ausführung zu, überwacht den Fortschritt und verfeinert Aufgaben anhand der Ergebnisse. Es integriert sich mit OpenAI-APIs und kann mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen und Vorlagen erweitert werden, um eine Vielzahl von Arbeitsabläufen zu unterstützen.

Bot-With-Plan bietet eine modulare Python-Vorlage zum Erstellen von KI-Agenten, die zuerst einen detaillierten Plan vor der Ausführung generieren. Es nutzt OpenAI GPT, um Benutzeranweisungen zu analysieren, Aufgaben in sequenzielle Schritte zu zerlegen, den Plan zu validieren und anschließend jeden Schritt durch externe Tools wie Websuche oder Rechner auszuführen. Das Framework umfasst Prompt-Management, Plan-Parsing, Ausführungssteuerung und Fehlerbehandlung. Durch die Trennung von Planungs- und Ausführungsphasen bietet es bessere Kontrolle, einfacheres Debugging und eine klare Struktur für die Erweiterung mit neuen Tools oder Fähigkeiten.

Desktop Commander ist ein KI-basierter Desktop-Automatisierungsagent, der darauf ausgelegt ist, wiederholte Arbeit zu verringern und die Produktivität zu steigern. Benutzer tippen oder sprechen einfache Befehle — wie „Lade meine Downloads nach Datum sortieren“ oder „Öffne meine E-Mail und verfasse eine Zusammenfassung“ — und der Agent führt sie in Anwendungen aus. Er unterstützt Dateioperationen, Anwendungssteuerung, Skriptausführung und Systemeinstellungsanpassungen. Mit anpassbaren Workflows und API-Integrationen passt sich Desktop Commander sowohl für den persönlichen Gebrauch als auch für Unternehmen an und ermöglicht komplexe Multi-Schritt-Prozesse mit einer einzigen Anweisung.