CodeFlying ist eine KI-gestützte No-Code-Plattform, die durch Interaktion mit KI sofort Full-Stack-Anwendungen erstellt. Sie generiert automatisch den gesamten Software-Stack einschließlich Frontend, Backend und Verwaltungskonsole basierend auf Benutzereingaben. Ideal für Start-ups, Einzelentwickler und Unternehmen, die schnell Prototypen erstellen oder Apps ohne umfangreiche Programmierung starten möchten. Unterstützt eine breite Palette von App-Typen, von Mini-Programmen bis zu Aufgabenmanagern und E-Commerce-Plattformen. Benutzer können den Quellcode direkt herunterladen oder Apps sofort bereitstellen und so die fortschrittlichen Codierungsfähigkeiten der KI nutzen, um die Anwendungsentwicklung zu vereinfachen und zu beschleunigen.

AIDE bringt fortschrittliche KI-Unterstützung direkt in Ihren Entwicklungsprozess. Es verwendet Deep-Learning-Modelle, um Code-Kontexte zu analysieren und präzise Vorschläge zu generieren, Fehler inline zu identifizieren und zu beheben sowie Projektdokumentationen automatisch zu erstellen. Paketabhängigkeitsmanagement wird durch KI-gesteuerte Updates und Sicherheitsprüfungen vereinfacht. AIDE integriert Versionskontrolle, kollaboratives Bearbeiten und Deployment-Pipelines in einer Plattform, sodass Teams Software schneller Prototypen entwickeln, testen und bereitstellen können und gleichzeitig hohe Codequalität wahren.

FastMCP ist ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen von MCP (Model Context Protocol)-Servern und -Clients, das LLMs mit externen Werkzeugen, Datenquellen und benutzerdefinierten Prompts ausstattet. Entwickler definieren Werkzeugklassen und Ressourcen-Handler in Python, registrieren sie beim FastMCP-Server und setzen sie mit Transportprotokollen wie HTTP, STDIO oder SSE ein. Die Client-Bibliothek bietet eine asynchrone Schnittstelle für die Interaktion mit jedem MCP-Server und erleichtert die nahtlose Integration von KI-Agenten in Anwendungen.

Doraemon-Agent ist eine Open-Source-Python-Plattform und -Framework, das Entwicklern das Erstellen anspruchsvoller KI-Agenten ermöglicht. Es erlaubt die Integration benutzerdefinierter Plugins und externer Tools, das Beibehalten langfristiger Speicher über Sitzungen hinweg sowie die Ausführung von Chain-of-Thought-Planungen mit mehreren Schritten. Entwickler können Agentenrollen konfigurieren, Kontexte verwalten, Interaktionen protokollieren und die Funktionalität über eine Plugin-Architektur erweitern. Es vereinfacht die Erstellung autonomer Assistenten für Aufgaben wie Datenanalyse, Forschungsunterstützung oder Kundenservice-Automatisierung.

GPT-agents ist ein entwicklerorientiertes Toolkit, das die Erstellung und Orchestrierung autonomer KI-Agenten mit GPT vereinfacht. Es bietet eingebaute Agent-Klassen, ein modulares Tool-Integrationssystem und eine persistente Speicherverwaltung zur Unterstützung des laufenden Kontextes. Das Framework handhabt Gesprächsplanungs-Schleifen und Multi-Agent-Kollaborationen, sodass Sie Ziele zuweisen, Unteraufgaben planen und Agenten für komplexe Workflows verknüpfen können. Unterstützt anpassbare Tools, Modelauswahl und Fehlerbehandlung für eine robuste, skalierbare Automatisierung in verschiedenen Domänen.

LangChain ist ein modulares Framework, das Entwicklern hilft, fortschrittliche KI-Anwendungen zu erstellen, indem es große Sprachmodelle mit externen Datenquellen und Tools verbindet. Es bietet Kettendefinitionen für sequenzielle LLM-Aufrufe, Agenten-Orchestrierung für Entscheidungsprozesse, Speicher-Module für Kontextwiederholung sowie Integrationen mit Dokumenten-Loadern, Vektor-Speichern und API-basierten Tools. Mit Unterstützung für mehrere Anbieter und SDKs in Python und JavaScript beschleunigt LangChain die Entwicklung und den Einsatz von Chatbots, QA-Systemen und personalisierten Assistenten.

Magi MDA ist ein entwicklerorientiertes KI-Agenten-Framework, das die Erstellung und Bereitstellung autonomer Agenten vereinfacht. Es bietet eine Reihe von Kernkomponenten—Planer, Executor, Interpreter und Speicher—die zu benutzerdefinierten Pipelines zusammengestellt werden können. Nutzer können sich bei bekannten LLM-Anbietern anmelden, um Texte zu generieren, Retrieval-Module für Wissensaugmentation hinzufügen und beliebige Werkzeuge oder APIs für spezielle Aufgaben integrieren. Das Framework übernimmt automatische schrittweise Analysen, Tool-Routing und Kontextmanagement, sodass Teams sich auf die Domänenlogik konzentrieren können, anstatt sich um Orchestrierungs-Ärger zu kümmern.

TinyAgent bietet ein leichtgewichtiges Agenten-Framework zur Orchestrierung komplexer Aufgaben mit OpenAI GPT-Modellen. Entwickler installieren es über pip, konfigurieren einen API-Schlüssel, definieren Tools oder Plugins und nutzen den In-Memory-Kontext, um Mehrschritt-Gespräche zu führen. TinyAgent unterstützt das Verketteln von Aufgaben, die Integration externer APIs und das Persistieren von Nutzer- oder System-Speichern. Die einfache Python-API ermöglicht das Prototyping von autonomen Datenanalyse-Workflows, Kundendienst-Chatbots, Code-Generatoren oder jedem Anwendungsfall, der einen intelligenten, zustandsbehafteten Agenten erfordert. Die Bibliothek bleibt vollständig Open-Source, erweiterbar und plattformunabhängig.

Symbol-LLM bietet eine modulare Architektur für den Aufbau von KI-Agenten, die durch große Sprachmodelle mit symbolischen Speichern unterstützt werden. Es verfügt über ein Planer-Modul zur Aufteilung komplexer Aufgaben, einen Akteur zur Tool-Ausführung und ein Speichersystem zur Beibehaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg. Mit integrierten Toolkits wie Websuche, Taschenrechner und Code-Runner sowie einfachen APIs für benutzerdefinierte Tool-Integration ermöglicht Symbol-LLM Entwicklern und Forschern, schnell ausgefeilte LLM-basierte Assistenten für verschiedene Bereiche wie Forschung, Kundensupport und Workflow-Automatisierung zu prototypisieren und bereitzustellen.

BotPlayers ist ein vielseitiges Open-Source-Framework, das die Entwicklung und den Einsatz KI-gesteuerter Spiel-Agents vereinfacht. Es verfügt über eine flexible Umgebungsabstraktionsschicht, die Bildschirmabgreifen, Web-APIs oder benutzerdefinierte Simulationsschnittstellen unterstützt, sodass Bots mit verschiedenen Spielen interagieren können. Das Framework umfasst eingebaute Verstärkendes Lernen-Algorithmen, genetische Algorithmen und regelbasierte Heuristiken sowie Werkzeuge für Datenprotokollierung, Modell-Checkpointing und Leistungsvisualisierung. Das modulare Plugin-System ermöglicht Entwicklern die Anpassung von Sensoren, Aktionen und KI-Richtlinien in Python oder Java. BotPlayers bietet außerdem YAML-basierte Konfigurationen für schnelle Prototypenentwicklung und automatisierte Pipelines für Training und Evaluation. Mit plattformübergreifender Unterstützung auf Windows, Linux und macOS beschleunigt dieses Framework Experimente und die Produktion intelligenter Spiel-Agents.

Vossle ist eine innovative Plattform, die dazu dient, immersive 3D-Erlebnisse zu schaffen, die durch KI-Technologie unterstützt werden. Benutzer können einfach 3D-Umgebungen erstellen, Funktionen wie Animationen und Interaktionen integrieren und diese Erlebnisse über verschiedene Plattformen bereitstellen. Vossle vereinfacht die Komplexität des 3D-Modellmanagements und ermöglicht effizientes Bearbeiten und Zusammenarbeiten. Die intuitive Benutzeroberfläche richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Entwickler und macht die Erstellung von 3D-Erlebnissen zugänglich und flexibel.

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.

Multi-Agenten-Systeme bietet ein umfassendes Toolkit zur Erstellung, Steuerung und Beobachtung der Interaktionen autonomer Agenten. Entwickler können Agentenklassen mit eigenem Entscheidungslogik definieren, komplexe Umgebungen mit konfigurierbaren Ressourcen und Regeln einrichten und Kommunikationskanäle für den Informationsaustausch implementieren. Das Framework unterstützt synchrone und asynchrone Planung, ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und integriert Protokollierung für Leistungsmetriken. Nutzer können Kernmodule erweitern oder externe KI-Modelle integrieren, um die Agentenintelligenz zu verbessern. Visualisierungstools stellen Simulationen in Echtzeit oder nachträglich dar, um Emergenzverhalten zu analysieren und Systemparameter zu optimieren. Von akademischer Forschung bis zu Prototypen verteilter Anwendungen vereinfacht Multi-Agenten-Systeme End-to-End-Simulationen.

Isek ist eine entwicklerzentrierte Plattform zum Erstellen von KI-Agenten mit modularer Architektur. Es bietet ein Plugin-System für Tools und Datenquellen, integrierten Speicher für Kontextwahrung und eine Planungs-Engine zur Koordination mehrstufiger Aufgaben. Sie können Agenten lokal oder in der Cloud bereitstellen, beliebige LLM-Backends integrieren und die Funktionalität über Community- oder benutzerdefinierte Module erweitern. Isek vereinfacht die Erstellung von Chatbots, virtuellen Assistenten und automatisierten Workflows durch Vorlagen, SDKs und CLI-Tools für schnelle Entwicklung.

Layra ist darauf ausgelegt, die Entwicklung von LLM-gestützten Agenten zu vereinfachen, indem es eine modulare Architektur bereitstellt, die sich mit verschiedenen Tools und Speichereinheiten integrieren lässt. Es verfügt über einen Planer, der Aufgaben in Teilziele zerlegt, eine Speichereinheit für Konversationen und Kontext, und ein Plugin-System zur Verbindung externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen. Layra unterstützt außerdem die Koordination mehrerer Agenten, um bei komplexen Workflows zusammenzuarbeiten, Parallelausführung und Aufgabenübertragung zu ermöglichen. Durch klare Abstraktionen für Tools, Speicher und Policy-Definitionen können Entwickler schnell intelligente Agenten für Kundensupport, Datenanalyse, RAG und mehr prototypisieren und bereitstellen. Es ist framework-agnostisch und unterstützt OpenAI, Hugging Face und lokale LLMs.

AgentChat ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung von KI-Agenten, die die GPT-Modelle von OpenAI nutzt, um vielseitige Konversationsagenten auszuführen. Es bietet eine React-Frontend für interaktive Chats, ein Node.js-Backend für API-Routing und ein Plugin-System zur Erweiterung der Fähigkeiten der Agenten. Agenten können mit rollenbasierten Prompts, persistentem Speicher und vordefinierten Workflows konfiguriert werden, um Aufgaben wie Zusammenfassungen, Terminplanung, Datenauswertung und Benachrichtigungen zu automatisieren. Benutzer können mehrere Agenteninstanzen erstellen, benutzerdefinierte Namen zuweisen und in Echtzeit zwischen ihnen wechseln. Das System unterstützt sichere API-Schlüssel-Verwaltung, und Entwickler können neue Datenanbindungen, Wissensdatenbanken und Drittanbieterdienste integrieren, um die Interaktionen der Agenten zu verbessern.

Agentic-Systems ist darauf ausgelegt, die Entwicklung anspruchsvoller autonomer KI-Anwendungen zu vereinfachen, indem es eine modulare Architektur aus Agenten-, Werkzeug- und Speicherkomponenten bietet. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge definieren, die externe APIs oder interne Funktionen kapseln, während Speichermodule kontextbezogene Informationen über Agenteniterationen hinweg speichern. Die integrierte Orchestrierungs-Engine plant Aufgaben, löst Abhängigkeiten und verwaltet Multi-Agenten-Interaktionen für kollaborative Arbeitsabläufe. Durch die Entkopplung der Agentenlogik von Ausführungsdetails ermöglicht das Framework schnelle Experimente, einfache Skalierung und eine fein abgestimmte Steuerung des Agentenverhaltens. Ob bei der Prototypisierung von Forschungsassistenten, der Automatisierung von Datenpipelines oder dem Einsatz von Entscheidungsunterstützungsagenten — Agentic-Systems bietet die notwendigen Abstraktionen und Vorlagen, um die Entwicklung von End-to-End-KI-Lösungen zu beschleunigen.

BAML Agents ist für Entwickler und KI-Praktiker konzipiert, die eine modulare, erweiterbare Plattform zum Erstellen autonomer Agenten suchen. Es bietet eine plugin-basierte Architektur für die nahtlose Integration benutzerdefinierter Werkzeuge, ein Speichersystem zur Aufrechterhaltung des Gesprächskontexts und integrierte Unterstützung für mehrstufige Argumentationsworkflows. Mit BAML Agents können Benutzer Verhaltensweisen von Agenten schnell konfigurieren, eine Verbindung zu externen APIs herstellen und komplexe Aufgaben orchestrieren, ohne gängige Agentenmuster neu zu erfinden. Das leichte Design und klare Abstraktionen machen es ideal für Prototyping, Forschung und produktionsreife Einsätze in verschiedenen Automatisierungsszenarien.

MVPAI bietet eine KI-gestützte Plattform, mit der Sie Ihr SaaS MVP deutlich schneller erstellen können. Durch die Automatisierung sich wiederholender Einrichtungsaufgaben, das Angebot vorgefertigter Komponenten und die Gewährleistung eines qualitativ hochwertigen Codes hilft MVPAI Ihnen, sich auf Ihre einzigartige Geschäftslogik zu konzentrieren. Mit Funktionen wie einem Full-Stack-Entwicklungsframework, modernen UI-Komponenten, flexiblen Datenbankoptionen und integrierten Diensten wie Authentifizierung, Zahlungen und E-Mail-Integration legt MVPAI das Fundament für die schnelle Einführung produktionsbereiter Anwendungen.

Oven bietet modernste generative Designtechnologie, die Designern ermöglicht, innovative und effiziente Designs zu erstellen. Es integriert fortschrittliche Algorithmen und benutzerfreundliche Schnittstellen, um den Designprozess zu optimieren und sicherzustellen, dass die Benutzer sich auf Kreativität konzentrieren können, während die Software die technischen Aspekte übernimmt. Mit Oven können Benutzer eine Vielzahl von Designmöglichkeiten erkunden, ihre Projekte optimieren und letztendlich ihre Vision mit größerer Leichtigkeit und Effizienz verwirklichen.