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.

Lite Web Agent ist eine Plattform, die im Browser-native ist und es Nutzern ermöglicht, AI-gesteuerte Konversationsagenten zu erstellen, zu konfigurieren und bereitzustellen. Es bietet einen visuellen Fluss-Builder, Unterstützung für REST- und WebSocket-API-Integrationen, Zustandspersistenz und Plugin-Hooks für benutzerdefogene Logik. Die Agenten laufen vollständig auf der Clientseite für geringe Latenz und Privatsphäre, während optionale Server-Connectoren Daten speichern und erweiterte Verarbeitung ermöglichen. Es ist ideal für die Einbettung von Chatbots auf Webseiten, Intranets oder Anwendungen ohne komplexe Backend-Einrichtung.

Live von Vroom AI ist ein offenes Framework und eine Browser-Erweiterung, die KI-Agenten direkt in Ihr Web-Browser-Erlebnis integriert. Durch die Installation von Live haben Sie Zugriff auf eine Seitenleisten-KI, die den Seitenkontext versteht und Aufgaben wie das Erstellen von Marketingtexten, Zusammenfassen von Artikeln, Extrahieren strukturierter Daten, automatisches Ausfüllen von Formularen und Beantworten domänenspezifischer Fragen durchführt. Entwickler können Live mit eigenen Plugins erweitern, indem sie sein SDK nutzen und eigene LLM-Modelle oder APIs von Drittanbietern integrieren, um den Agenten an spezifische Workflows anzupassen.

LLMFlow bietet eine deklarative Möglichkeit, komplexe Sprachmodell-Workflows zu entwerfen, zu testen und bereitzustellen. Entwickler erstellen Knoten, die Aufforderungen oder Aktionen repräsentieren, und verketteten sie zu Flows, die basierend auf Bedingungen oder externen Tool-Ausgaben verzweigen können. Integriertes Speichermanagement verfolgt den Kontext zwischen den Schritten, während Adapter eine nahtlose Integration mit OpenAI, Hugging Face und anderen ermöglichen. Funktionalität kann durch Plugins für benutzerdefinierte Tools oder Datenquellen erweitert werden. Flows werden lokal, in Containern oder als serverlose Funktionen ausgeführt. Anwendungsfälle umfassen die Erstellung von dialogorientierten Agenten, automatisierte Berichtserstellung und Datenextraktionspipelines – alles mit transparentem Ablauf und Logging.

Melissa arbeitet als ein dialogbasierter KI-Agent, der fortschrittliches Sprachverständnis nutzt, um Nutzerbefehle zu interpretieren, kontextbewusste Antworten zu generieren und automatisierte Aufgaben auszuführen. Er bietet Funktionen wie Aufgabenplanung, Termin-Erinnerungen, Datenabfragen sowie die Integration externer APIs wie Google Kalender, Slack und E-Mail-Dienste. Nutzer können Melissas Fähigkeiten durch eigene Plugins erweitern, Workflows für repetitive Prozesse erstellen und auf seine Wissensbasis für schnelle Informationen zugreifen. Als Open-Source-Projekt können Entwickler Melissa auf Cloud- oder lokalen Servern selbst hosten, Berechtigungen konfigurieren und sein Verhalten an organisatorische Anforderungen oder persönliche Vorlieben anpassen - eine flexible Lösung für Produktivität, Kundensupport und digitale Assistenz.

MindForge ist ein robustes Orchestrierungsframework, das für den Aufbau und Einsatz KI-gesteuerter Agenten mit minimalem Boilerplate-Code entwickelt wurde. Es bietet eine modulare Architektur mit einem Aufgabenplaner, einer Reasoning-Engine, einem Speicher-Manager und einer Tool-Ausführungsschicht. Durch die Nutzung von LLMs können Agenten Benutzereingaben analysieren, Pläne formulieren und externe Tools aufrufen — wie Web-Scraping-APIs, Datenbanken oder benutzerdefinierte Skripte — um komplexe Aufgaben zu erledigen. Speicherkomponenten speichern den Gesprächskontext, was Multi-Turn-Interaktionen ermöglicht, während die Entscheidungs-Engine dynamisch Aktionen basierend auf festgelegten Richtlinien auswählt. Mit Plugin-Unterstützung und anpassbaren Pipelines können Entwickler die Funktionalität erweitern, um benutzerdefinierte Tools, Drittanbieter-Integrationen und domänenspezifische Wissensbasen zu integrieren. MindForge vereinfacht die Entwicklung von KI-Agenten, fördert schnelles Prototyping und skalierbaren Einsatz in Produktionsumgebungen.

Python AI Agent bietet ein entwicklerfreundliches Toolkit zur Orchestrierung autonomer Agenten, die von großen Sprachmodellen gesteuert werden. Es bietet integrierte Mechanismen zur Definition benutzerdefinierter Tools und Aktionen, zur Pflege des Konversationsverlaufs mit Speichermodulen und zum Streaming von Antworten für interaktive Erfahrungen. Nutzer können seine Plugin-Architektur erweitern, um APIs, Datenbanken und externe Dienste zu integrieren, sodass Agenten Daten abrufen, Berechnungen durchführen und Arbeitsabläufe automatisieren können. Die Bibliothek unterstützt konfigurierbare Pipelines, Fehlerbehandlung und Protokollierung für robuste Einsätze. Mit minimalem Boilerplate können Entwickler Chatbots, virtuelle Assistenten, Datenanalysatoren oder Aufgabenautomatisierer erstellen, die LLM-Logik und Mehrschrittentscheidungen nutzen. Die Open-Source-Natur fördert Community-Beiträge und passt sich jeder Python-Umgebung an.

Saiki ist ein Open-Source-Agent-Orchestrierungsframework, das Entwicklern die Erstellung komplexer KI-gesteuerter Workflows durch deklarative YAML-Definitionen ermöglicht. Jeder Agent kann Aufgaben ausführen, externe Dienste aufrufen oder andere Agenten in einer Kette ansteuern. Saiki bietet einen integrierten REST-API-Server, Ausführungstracing, detaillierte Protokolle und ein webbasiertes Dashboard für die Echtzeitüberwachung. Es unterstützt Wiederholungen, Fallbacks und benutzerdefinierte Erweiterungen, was das Iterieren, Debuggen und Skalieren robuster Automatisierungs-Pipelines erleichtert.

Serverless AI Agent vereinfacht die Erstellung und Bereitstellung autonomer KI-Agenten durch die Nutzung serverloser Cloud-Funktionen. Durch die Definition von Agentenverhalten in einfachen Konfigurationsdateien können Entwickler KI-gesteuerte Workflows aktivieren, die natürliche Spracheingaben verarbeiten, mit APIs interagieren, Datenbankabfragen ausführen und Ereignisse auslösen. Das Framework abstrahiert Infrastrukturprobleme und skaliert Agentenfunktionen automatisch nach Bedarf. Mit integrierter Zustandspersistenz, Protokollierung und Fehlerbehandlung unterstützt Serverless AI Agent zuverlässige lang laufende Aufgaben, geplante Jobs und ereignisgesteuerte Automatisierungen. Entwickler können benutzerdefinierte Middleware integrieren, aus mehreren Cloud-Anbietern wählen und die Fähigkeiten des Agenten mit Plugins für Überwachung, Authentifizierung und Datenspeicherung erweitern. Dies ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung und den Einsatz robuster KI-basierter Lösungen.

Web-Agent ist eine Node.js-Bibliothek, die entwickelt wurde, um natürliche Sprachbefehle in Browseroperationen umzusetzen. Es integriert sich mit beliebten LLM-Anbietern (OpenAI, Anthropic usw.) und steuert headless oder headful Browser, um Aktionen wie das Scrapen von Seiten, Klicken auf Schaltflächen, Ausfüllen von Formularen, Navigation bei Mehrstufigen Workflows und Exportieren von Ergebnissen durchzuführen. Entwickler können das Verhalten des Agents in Code oder JSON definieren, durch Plugins erweitern und Aufgaben verketten, um komplexe Automatisierungsabläufe zu erstellen. Es vereinfacht langwierige Webaufgaben, Tests und Datenerfassung, indem es KI interpretiert und ausführt.

Cognify ermöglicht es Nutzern, Data-Science-Ziele zu definieren und AI-Agents die schwere Arbeit erledigen zu lassen. Agents können Code schreiben und debuggen, Verbindungen zu Datenbanken herstellen, um Erkenntnisse zu gewinnen, interaktive Visualisierungen erstellen und sogar Berichte exportieren. Mit einer Plugin-Architektur können Nutzer Funktionen für benutzerdefinierte APIs, Planungssysteme und Cloud-Dienste erweitern. Cognify bietet Reproduzierbarkeit, Teamarbeit-Funktionen und Protokollierung, um Entscheidungen und Ausgaben der Agents nachzuverfolgen, was es für schnelle Prototypenentwicklung und Produktionsabläufe geeignet macht.

Pillar ist ein umfassendes KI-Agenten-Framework, das die Entwicklung und den Einsatz intelligenter, mehrstufiger Workflows vereinfacht. Es verfügt über eine modulare Architektur mit Planern zur Aufgabenzerlegung, Speicherelementen für Kontextbeibehaltung und Ausführern, die Aktionen über externe APIs oder benutzerdefinierten Code ausführen. Entwickler können Agenten-Pipelines in YAML oder JSON definieren, beliebige LLM-Anbieter integrieren und die Funktionalität durch benutzerdefinierte Plugins erweitern. Pillar unterstützt Out-of-the-Box asynchrone Ausführung und Kontextverwaltung, reduziert Boilerplate-Code und beschleunigt die Markteinführung KI-gesteuerter Anwendungen wie Chatbots, Datenanalyse-Assistenten und automatisierte Geschäftsprozesse.

PrisimAI bietet eine browserbasierte Umgebung, in der Nutzer schnell intelligente Agenten prototypisieren und ausliefern können. Mit einem visuellen Fluss-Builder können Sie Komponenten mit LLM, externe APIs integrieren, Langzeitgedächtnis verwalten und Multi-Step-Aufgaben orchestrieren. Eingebaute Debugging- und Überwachungstools erleichtern Tests und Iterationen, während ein Plugin-Marktplatz die Erweiterung mit benutzerdefinierten Werkzeugen ermöglicht. PrisimAI unterstützt die Zusammenarbeit in Teams, Versionskontrolle für Agenten-Designs und die Ein-Klick-Bereitstellung für Webhooks, Chat-Widgets oder eigenständige Dienste.

Agents from Scratch TS ist ein Open-Source-TypeScript-Framework, das demonstriert, wie man KI-Agenten von Grund auf mit LangChain aufbaut. Es enthält Beispielcode zur Definition und Registrierung externer Tools, Verwaltung des Gesprächsspeichers, Routing von Benutzereingaben zum richtigen Agenten und Verkettung mehrerer LLM-Aufrufe. Entwickler können es nutzen, um Best Practices zu verstehen, das Verhalten von Agenten anzupassen und neue Fähigkeiten zu integrieren, wie z.B. Websuche, Datenabruf oder benutzerdefinierte Plugins zur Automatisierung von Aufgaben oder zum Aufbau interaktiver Assistenten.

Aladin bietet eine modulare Architektur, die Entwicklern die Definition autonomer Agenten auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) ermöglicht. Jeder Agent kann Speicher-Backends (z. B. SQLite, In-Memory) laden, dynamische Prompt-Vorlagen nutzen und benutzerdefinierte Plugins für externe API-Aufrufe oder lokale Befehle integrieren. Es verfügt über einen Aufgabenplaner, der High-Level-Ziele in sequentielle Aktionen aufteilt, diese in der Reihenfolge ausführt und basierend auf LLM-Feedback wiederholt. Die Konfiguration erfolgt über YAML-Dateien und Umgebungsvariablen, was die Anpassung an verschiedene Anwendungsfälle erleichtert. Nutzer können Aladin via Docker Compose oder Pip-Installation bereitstellen. Die CLI und FastAPI-basierte HTTP-Endpunkte ermöglichen es, Agenten auszulösen, die Ausführung zu überwachen und Speicherzustände zu inspizieren, was die Integration in CI/CD-Pipelines, Chat-Schnittstellen oder benutzerdefinierte Dashboards erleichtert.

CereBro bietet eine modulare Architektur zur Erstellung von KI-Agenten, die selbstgesteuerte Aufgabenzerlegung, dauerhaften Speicher und dynamische Tool-Nutzung ermöglichen. Es umfasst einen Brain-Kern, der Gedanken, Aktionen und Speicher verwaltet, unterstützt benutzerdefinierte Plugins für externe APIs und bietet eine CLI-Schnittstelle für die Orchestrierung. Benutzer können Agentenziele definieren, Reasoning-Strategien konfigurieren und Funktionen wie Websuche, Dateibearbeitung oder domänenspezifische Tools integrieren, um Aufgaben vollständig ohne manuellen Eingriff auszuführen.

ClassiCore-Public bietet eine umfassende Umgebung zum Erstellen, Optimieren und Bereitstellen von Klassifikationsmodellen. Es verfügt über einen intuitiven Pipeline-Builder, der rohen Datenimport, Reinigung und Feature-Engineering handhabt. Der integrierte Modell-Zoo umfasst Algorithmen wie Random Forests, SVMs und Deep-Learning-Architekturen. Automatisierte Hyperparameter-Optimierung nutzt Bayesian-Optimization, um optimale Einstellungen zu finden. Trainierte Modelle können als RESTful-APIs oder Microservices bereitgestellt werden, mit Überwachungs-Dashboards zur Echtzeit-Performance-Überwachung. Erweiterbare Plugins erlauben es Entwicklern, benutzerdefinierte Vorverarbeitung, Visualisierungen oder neue Bereitstellungsziele hinzuzufügen, was ClassiCore-Public ideal für industrielles Klassifikations-Scaling macht.