ANAC-agents ist ein in Python entwickeltes Framework, das mehrere Implementierungen von Verhandlungsagenten für den Automated Negotiating Agents Competition (ANAC) zentralisiert. Jeder Agent in der Bibliothek verkörpert unterschiedliche Strategien für Nutzenmodellierung, Angebotserstellung, Zugeständnistaktiken und Akzeptanzkriterien, was vergleichende Studien und schnelle Prototypenerstellung ermöglicht. Nutzer können Verhandlungsdomänen mit individuellen Themen und Präferenzprofilen definieren und dann bilaterale Verhandlungen oder Turnier-ähnliche Wettbewerbe zwischen Agenten simulieren. Das Toolset umfasst Konfigurationsskripte, Bewertungsmetriken und Logging-Utilities zur Analyse der Verhandlungsdynamik. Forscher und Entwickler können bestehende Agenten erweitern, neue Algorithmen testen oder externe Lernmodule integrieren, um Innovationen im automatisierten Handel und strategischen Entscheidungsfindung bei unvollständigen Informationen zu beschleunigen.

Autonomais ist ein modularer KI-Agenten-Framework, das vollständige Autonomie bei Aufgabenplanung und -durchführung ermöglicht. Es integriert große Sprachmodelle zur Generierung von Plänen, steuert Aktionen über eine anpassbare Pipeline und speichert Kontext in Speichermodulen für kohärente mehrstufige Überlegungen. Entwickler können externe Werkzeuge wie Web-Scraper, Datenbanken und APIs einbinden, benutzerdefinierte Aktionshandler definieren und das Verhalten des Agenten durch konfigurierbare Fähigkeiten feinabstimmen. Das Framework unterstützt Protokollierung, Fehlerbehandlung und schrittweise Debugging, um eine zuverlässige Automatisierung von Forschung, Datenanalyse und Web-Interaktionen zu gewährleisten. Mit seiner erweiterbaren Plugin-Architektur ermöglicht Autonomais die schnelle Entwicklung spezialisierter Agenten, die komplexe Entscheidungen treffen und dynamische Werkzeugnutzung durchführen.

Swarms SDK vereinfacht die Erstellung, Konfiguration und Ausführung kollaborativer Multi-Agentensysteme unter Verwendung großer Sprachmodelle. Entwickler definieren Agenten mit unterschiedlichen Rollen—Forscher, Synthetisierer, Kritiker—und gruppieren sie in Schwärme, die Nachrichten über eine gemeinsame Leitung austauschen. Das SDK kümmert sich um Planung, Kontextpersistenz und Speicherverwaltung, was iteratives Problemlösen ermöglicht. Mit nativer Unterstützung für OpenAI, Anthropic und andere LLM-Anbieter bietet es flexible Integrationen. Werkzeuge für Protokollierung, Ergebnisaggregation und Leistungsbewertung helfen Teams beim Prototyping und Einsatz von KI-gesteuerten Arbeitsabläufen für Brainstorming, Inhaltserstellung, Zusammenfassungen und Entscheidungsunterstützung.

Esquilax ist ein leichtgewichtiges TypeScript-Framework, das für den Aufbau und die Orchestrierung komplexer KI-Agenten-Workflows entwickelt wurde. Es bietet Entwicklern eine klare API, um Agenten deklarativ zu definieren, Speichermodule zuzuweisen und benutzerdefinierte Plugin-Aktionen wie API-Aufrufe oder Datenbankabfragen zu integrieren. Mit integrierter Unterstützung für Kontextmanagement und Multi-Agenten-Koordination vereinfacht Esquilax die Erstellung von Chatbots, digitalen Assistenten und automatisierten Prozessen. Seine ereignisgesteuerte Architektur ermöglicht das Ketten oder dynamische Auslösen von Aufgaben, während Logging- und Debugging-Tools vollständige Einblicke in die Interaktionen der Agenten bieten. Durch die Abstraktion von Boilerplate-Code hilft Esquilax Teams, skalierbare KI-gesteuerte Anwendungen schnell zu prototypisieren.

Journalizr ist eine digitale Tagebuch-App, die den Tagebuchprozess durch erstklassige Sprachtranskription und achtsame Aufforderungen vereinfacht. Das Design konzentriert sich auf die Barrierefreiheit und richtet sich an Personen mit Dyslexie und ADHS und bietet eine einfache und ansprechende Möglichkeit, eine Tagebuchgewohnheit aufzubauen. Es ist komplett kostenlos, ohne Nutzungsbeschränkungen, und bietet eine problemlose Erfahrung, indem es sich auf die wesentlichen Funktionen des Tagebuchs beschränkt. Journalizr zielt darauf ab, kontinuierlich zu wachsen und sich zu verbessern, um sicherzustellen, dass die Nutzer das bestmögliche Tagebuchwerkzeug haben.

Multi-Agent-LLM ist darauf ausgelegt, die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten, die durch große Sprachmodelle angetrieben werden, zu vereinfachen. Benutzer können einzelne Agenten mit einzigartigen Personas, Speicher und externen Tools oder APIs definieren. Ein zentrales AgentManager verwaltet die Kommunikationsschleifen, sodass Agenten Nachrichten in einer gemeinsamen Umgebung austauschen und gemeinsam auf komplexe Ziele hinarbeiten können. Das Framework unterstützt den Austausch von LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Hugging Face), flexible Prompt-Vorlagen, Gesprächshistorien und schrittweise Tool-Kontexte. Entwickler profitieren von integrierten Utilities für Protokollierung, Fehlerbehandlung und dynamisches Agenten-Spawning, was die automatische Steuerung mehrstufiger Workflows, Forschungsaufgaben und Entscheidungsprozesse ermöglicht.

RL Shooter ist ein Python-basiertes Framework, das ViZDoom mit OpenAI Gym APIs integriert, um eine flexible Verstärkendes Lernumgebung für FPS-Spiele zu schaffen. Benutzer können benutzerdefinierte Szenarien, Karten und Belohnungsstrukturen definieren, um Agenten bei Navigation, Zielerkennung und Schießaufgaben zu trainieren. Mit anpassbaren Beobachtungsrahmen, Aktionsräumen und Protokollierungseinrichtungen unterstützt es beliebte Deep-RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und RLlib, und ermöglicht klare Leistungsmessung und Reproduzierbarkeit in den Experimenten.

Super-Agent-Party ermöglicht es Entwicklern, ein Party-Objekt zu definieren, bei dem einzelne KI-Agenten unterschiedliche Rollen wie Planung, Recherche, Entwurf und Überprüfung übernehmen. Jeder Agent kann mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen, Werkzeugen und Modelleinstellungen konfiguriert werden. Das Framework verwaltet die Nachrichtenvermittlung und den gemeinsamen Kontext, sodass Agenten in Echtzeit an Unteraufgaben zusammenarbeiten können. Es unterstützt die Integration von Plugins für Dienste Dritter, flexible Orchestrierungsstrategien und Fehlerbehandlungsroutinen. Mit einer intuitiven API können Benutzer Agenten dynamisch hinzufügen oder entfernen, Arbeitsabläufe verketteten und die Interaktionen der Agenten visualisieren. Basierend auf Node.js und kompatibel mit führenden Cloud-Anbietern vereinfacht Super-Agent-Party die Entwicklung skalierbarer, wartbarer Multi-Agenten-Systeme für Automatisierung, Inhaltsgenerierung, Datenanalyse und mehr.

DeepMind MAS Environment ist eine Python-Bibliothek, die eine standardisierte Schnittstelle zum Aufbau und zur Simulation von Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Aufgaben bietet. Es ermöglicht die Konfiguration der Anzahl der Agenten, die Definition von Beobachtungs- und Aktionsräumen sowie die Anpassung von Belohnungsstrukturen. Das Framework unterstützt Kommunikationskanäle zwischen Agenten, Leistungsprotokollierung und Rendering-Funktionen. Forscher können DeepMind MAS Environment nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch integrieren, um neue Algorithmen zu benchmarken, Kommunikationsprotokolle zu testen und sowohl diskrete als auch kontinuierliche Steuerungsdomänen zu analysieren.

openai-agents-python ist ein umfassendes Python-Paket, das Entwicklern hilft, vollständig autonome KI-Agenten zu konstruieren. Es bietet Abstraktionen für Agentenplanung, Werkzeugintegration, Speicherzustände und Ausführungsloops. Benutzer können benutzerdefinierte Werkzeuge registrieren, Agentenziele festlegen und das Framework Schritt-für-Schritt-Reasoning koordinieren lassen. Die Bibliothek enthält auch Hilfsmittel für das Testen und Protokollieren von Agentenaktionen, um die Verhaltensentwicklung zu erleichtern und komplexe Mehrschrittaufgaben zu debuggen.

LiteMultiAgent bietet ein modulares SDK zum Erstellen und Ausführen mehrerer KI-Agenten parallel oder sequenziell, jeder mit eindeutigen Rollen und Verantwortlichkeiten. Es stellt integrierte Speichersysteme, Nachrichtenschienen, Plugin-Adapter und Ausführungsloops bereit, um komplexe Inter-Agenten-Kommunikation zu verwalten. Nutzer können das Verhalten der Agenten anpassen, externe Tools oder APIs integrieren und Gespräche über Protokolle überwachen. Das leichte Design und das Abhängigkeitsmanagement machen es ideal für schnelle Prototypentwicklung und den Einsatz in produktiven kollaborativen KI-Workflows.

NeuralABM ist eine Open-Source-Bibliothek in Python, die PyTorch nutzt, um neuronale Netze in das agentenbasierte Modellieren zu integrieren. Benutzer können Agentenarchitekturen als neuronale Module spezifizieren, die Umgebungsdynamik definieren und das Verhalten der Agenten mit Rückpropagation über Simulationsschritte trainieren. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Belohnungssignale, Curriculum-Lernen und synchrone oder asynchrone Updates, um emergente Phänomene zu untersuchen. Mit Utilities für Logging, Visualisierung und Datensatzexport können Forscher und Entwickler die Agentenleistung analysieren, Modelle debuggen und Simulationen optimieren. NeuralABM vereinfacht die Verbindung von Reinforcement Learning mit ABM für Anwendungen in Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Robotik und KI-gesteuertes NPC-Verhalten in Spielen. Es bietet modulare Komponenten für die Umgebungsanpassung, unterstützt Multi-Agenten-Interaktionen und Hooks zur Integration externer Datensätze oder APIs für reale Simulationen. Das offene Design fördert Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit durch klare Versuchsparameter und Versionskontrollintegration.

Agent-Oriented Architecture (AOA) ist ein robustes Framework, das Entwicklern Werkzeuge zur Erstellung und Wartung intelligenter Multi-Agenten-Systeme bereitstellt. Agenten kapseln Zustand, Verhalten und Interaktionsmuster und kommunizieren über einen asynchronen Nachrichtenbus. AOA umfasst Module für die Agentenregistrierung, -entdeckung und -zusammenführung, was eine dynamische Dienstzusammensetzung ermöglicht. Verhaltensmodellierung unterstützt endliche Zustandsmaschinen, zielorientierte Planung und ereignisgesteuerte Trigger. Das Framework verarbeitet Lebenszyklusereignisse von Agenten wie Erstellung, Sperrung, Migration und Beendigung. Eingebaute Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen erleichtern Leistungsoptimierung und Debugging. Die pluggable Transport-Schicht von AOA unterstützt TCP, HTTP und benutzerdefinierte Protokolle, was es für lokale, Cloud- oder Edge-Bereitstellungen anpassbar macht. Die Integration mit beliebten Bibliotheken gewährleistet nahtlose Datenverarbeitung und KI-Modellintegration.

Agent-Squad ist ein modulares Python-Framework, das Teams befähigt, Multi-Agenten-Systeme für komplexe Aufgaben auszuführen, zu konfigurieren und zu betreiben. Es ermöglicht die Definition verschiedener Agentenprofile – wie Datenretriever, Zusammenfasser, Programmierer und Validatoren – die über definierte Kanäle kommunizieren und gemeinsamen Speicher nutzen. Durch die Zerlegung hochrangiger Ziele in Unteraufgaben orchestriert das Framework parallele Prozesse und nutzt LLMs zusammen mit externen APIs, Datenbanken oder eigenen Tools. Entwickler können Workflows in JSON oder Code festlegen, die Agenteninteraktionen überwachen und Strategien anhand integrierter Log- und Bewertungswerkzeuge anpassen. Anwendungsbereiche sind automatisierte Forschunghilfen, Content-Generierung, intelligente QA-Bots und iterative Code-Reviews. Das Open-Source-Design fügt sich nahtlos in AWS-Services ein und ermöglicht skalierbare Deployments.