CommNet ist eine forschungsorientierte Bibliothek, die die CommNet-Architektur implementiert und es mehreren Agenten erlaubt, Hidden-States bei jedem Zeitschritt zu teilen und Aktionen in kooperativen Umgebungen zu koordinieren. Es beinhaltet PyTorch-Modell-Definitionen, Trainings- und Evaluierungsskripte, Umgebungswrapper für OpenAI Gym und Utilities zur Anpassung der Kommunikationskanäle, Agentenzahlen und Netzwerktiefen. Forscher und Entwickler können CommNet nutzen, um Inter-Agent-Kommunikationsstrategien bei Navigations-, Verfolgungs- und Ressourcen-Sammelaufgaben zu prototypisieren und zu benchmarken.

ePH-MAPF bietet eine effiziente Pipeline zur Berechnung kollisionsfreier Pfade für Dutzende bis Hunderte von Agenten auf gitterbasierten Karten. Es nutzt priorisierte Heuristiken, inkrementelle Suchtechniken und anpassbare Kostenmetriken (Manhattan, euklidisch) zur Balance zwischen Geschwindigkeit und Lösungsqualität. Nutzer können zwischen verschiedenen Heuristikfunktionen wählen, die Bibliothek in Python-basierte Robotiksysteme integrieren und die Leistung in Standard-MAPF-Szenarien benchmarken. Der Code ist modular und gut dokumentiert, was Forschern und Entwicklern erlaubt, ihn für dynamische Hindernisse oder spezielle Umgebungen zu erweitern.

Patrolling-Zoo bietet einen flexiblen Rahmen, der es Nutzern ermöglicht, Multi-Agent-Patrouillenaufgaben in Python zu erstellen und zu experimentieren. Die Bibliothek umfasst eine Vielzahl von gitter- und graphbasierten Umgebungen, die Überwachung, Überwachung und Abdeckungszenarien simulieren. Nutzer können die Anzahl der Agenten, Karten-größe, Topologie, Belohnungsfunktionen und Beobachtungsräume konfigurieren. Dank der Kompatibilität mit PettingZoo und Gym APIs unterstützt es eine nahtlose Integration mit gängigen Reinforcement-Learning-Algorithmen. Diese Umgebung erleichtert das Benchmarking und den Vergleich von MARL-Techniken unter einheitlichen Rahmenbedingungen. Durch das Bereitstellen von Standard-Szenarien und Werkzeugen zur Anpassung neuer Szenarien beschleunigt Patrolling-Zoo die Forschung in autonomer Robotik, Sicherheitsüberwachung, Such- und Rettungsoperationen sowie in der effizienten Gebietsbearbeitung durch Multi-Agenten-Koordination.

AgentServe bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Erstellung und Bereitstellung von KI-Agenten. Benutzer definieren Agentenverhalten in Konfigurationsdateien oder Code, integrieren externe Tools oder Wissensquellen und stellen Agenten über REST-Endpunkte bereit. Das Framework übernimmt Modell-Routing, parallele Anfragen, Gesundheitschecks, Logging und Metriken standardmäßig. Das modulare Design von AgentServe ermöglicht das Einbinden neuer Modelle, benutzerdefinierter Tools oder Zeitplanungsrichtlinien, was es ideal macht für den Aufbau von Chatbots, automatisierten Arbeitsabläufen und Multi-Agenten-Systemen auf skalierbare und wartbare Weise.

A2A (Agent-to-Agent Architecture) ist ein von Google entwickeltes Open-Source-Framework, das die Entwicklung und Betrieb verteilter KI-Agenten ermöglicht, die gemeinsam arbeiten. Es bietet modulare Komponenten zum Definieren von Agentenrollen, Kommunikationskanälen und gemeinsamem Speicher. Entwickler können verschiedene LLM-Anbieter integrieren, das Verhalten der Agenten anpassen und mehrstufige Workflows orchestrieren. A2A beinhaltet integrierte Überwachung, Fehlerverwaltung und Replay-Funktionen zur Nachverfolgung von Agenteninteraktionen. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Protokolls für Agentenerkennung, Nachrichtenübermittlung und Aufgabenverteilung vereinfacht A2A komplexe Koordinationsmuster und erhöht die Zuverlässigkeit beim Skalieren von agentenbasierten Anwendungen in verschiedenen Umgebungen.

AI-Agents bietet eine modulare Architektur zum Definieren und Ausführen von Python-basierten KI-Agenten. Entwickler können das Verhalten der Agenten konfigurieren, externe APIs oder Tools integrieren und den Speicher der Agenten über Sitzungen hinweg verwalten. Es nutzt beliebte LLMs, unterstützt Multi-Agenten-Zusammenarbeit und ermöglicht pluginbasierte Erweiterungen für komplexe Workflows wie Datenanalyse, automatisierten Support und personalisierte Assistenten.

Agents with ADK ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, vereinfacht. Es beinhaltet modulare Agentenvorlagen, integriertes Speicher-Management, Tool-Ausführungs-Schnittstellen und Multi-Agenten-Koordinationsfähigkeiten. Entwickler können problemlos benutzerdefinierte Funktionen oder externe APIs integrieren, Planungs- und Reasoning-Ketten konfigurieren und die Interaktionen der Agenten überwachen. Das Framework unterstützt die Integration mit verbreiteten LLM-Anbietern und bietet Protokollierung, Wiederholungslogik und Erweiterbarkeit für den Produktionseinsatz.

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.

CArtAgO (Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments) ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zur Implementierung von Umgebungsinfrastrukturen in Multi-Agenten-Systemen. Es führt das Konzept der Artefakte ein: erstklassige Entitäten, die Umweltressourcen mit definierten Operationen, beobachtbaren Eigenschaften und Event-Schnittstellen repräsentieren. Entwickler definieren Artifact-Typen in Java, registrieren sie in Umgebungsklassen und stellen Operationen sowie Events für die Nutzung durch Agenten bereit. Agenten interagieren mit Artefakten durch Standardaktionen (z.B. createArtifact, observe), erhalten asynchrone Benachrichtigungen über Zustandsänderungen und koordinieren sich über gemeinsame Ressourcen. CArtAgO integriert sich leicht mit Agentenplattformen wie Jason, JaCaMo, JADE und Spring Agent, um Hybridsysteme zu entwickeln. Das Framework bietet integrierte Unterstützung für Artefakt-Dokumentation, dynamisches Laden und Laufzeitüberwachung, was die schnelle Prototypentwicklung komplexer agentenbasierter Anwendungen erleichtert.

Die Cooperative Search Environment bietet eine flexible, gym-kompatible Multi-Agent-Verstärkungslern-Umgebung, die auf kooperative Suchaufgaben sowohl in diskreten Raster- als auch in kontinuierlichen Räumen zugeschnitten ist. Agenten arbeiten unter Teilbeobachtung und können Informationen basierend auf anpassbaren Kommunikationstopologien teilen. Das Framework unterstützt vordefinierte Szenarien wie Such- und Rettungsaktionen, dynamische Zielverfolgung und kollaborative Kartierung, mit APIs zum Definieren benutzerdefinierter Umgebungen und Belohnungsstrukturen. Es integriert sich nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines3 und Ray RLlib, beinhaltet Logging-Utilities zur Leistungsanalyse und bietet integrierte Visualisierungstools für die Echtzeitüberwachung. Forscher können Rastergrößen, Agentenzahlen, Sensorspektren und Belohnungsteilmechanismen anpassen, um Koordinationsstrategien zu bewerten und neue Algorithmen effektiv zu benchmarken.

cpp-langchain implementiert Kernfunktionen des LangChain-Ökosystems in C++. Entwickler können Aufrufe an große Sprachmodelle kapseln, Eingabeaufforderungsvorlagen definieren, Ketten zusammensetzen und Agenten orchestrieren, die externe Werkzeuge oder APIs aufrufen. Es umfasst Speichermodule zur Beibehaltung des Gesprächszustands, Unterstützung für Einbettungen zur Ähnlichkeitssuche und Integrationen für Vektordatenbanken. Das modulare Design ermöglicht die Anpassung jeder Komponente — LLM-Clients, Prompt-Strategien, Speicher-Backends und Toolkits — um spezifische Anwendungsfälle zu erfüllen. Durch die Bereitstellung einer header-basierten Bibliothek und CMake-Unterstützung vereinfacht cpp-langchain das Kompilieren nativer KI-Anwendungen auf Windows, Linux und macOS, ohne Python-Runtimes zu benötigen.

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.

GPA-LM ist ein Python-basiertes Framework, das die Erstellung und Orchestrierung KI-gestützter Agenten mit großen Sprachmodellen vereinfacht. Es verfügt über einen Planer, der hochrangige Anweisungen in Unteraufgaben zerlegt, einen Ausführer, der Tool-Aufrufe und Interaktionen verwaltet, und eine Speicherfunktion, die den Kontext über Sitzungen hinweg erhält. Die Plugin-Architektur ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Tools, APIs und Entscheidungslogik hinzuzufügen. Mit Multi-Agent-Unterstützung kann GPA-LM Rollen koordinieren, Aufgaben verteilen und Ergebnisse aggregieren. Es lässt sich nahtlos in beliebte LLMs wie OpenAI GPT integrieren und auf verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Das Framework beschleunigt die Entwicklung autonomer Agenten für Forschung, Automatisierung und Anwendungsprototyping.

HexaBot ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und den Einsatz intelligenter autonomer Agenten zu vereinfachen. Es bietet modulare Workflow-Pipelines, die komplexe Aufgaben in manageable Schritte unterteilen, sowie Persistente Speicher, um den Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren. Entwickler können Agenten über ein Plugin-Ökosystem mit externen APIs, Datenbanken und Drittanbieterdiensten verbinden. Echtzeitüberwachung und Protokollierung sorgen für Transparenz im Verhalten der Agenten, während SDKs für Python und JavaScript eine schnelle Integration in bestehende Anwendungen ermöglichen. Die skalierbare Infrastruktur von HexaBot verarbeitet hohe gleichzeitige Anfragen und unterstützt versionierte Deployments für eine zuverlässige Produktion.

LLM-Agent ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zum Erstellen von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Es bietet Abstraktionen für Gesprächsspeicher, dynamische Prompt-Vorlagen und nahtlose Integration benutzerdefinierter Tools oder APIs. Entwickler können mehrstufige Denkprozesse steuern, den Zustand über Interaktionen hinweg aufrechterhalten und komplexe Aufgaben automatisieren, wie Datenabruf, Berichtserstellung und Entscheidungsunterstützung. Durch die Kombination von Speicherverwaltung, Tool-Nutzung und Planung vereinfacht LLM-Agent die Entwicklung intelligenter, aufgabenorientierter Agenten in Python.

Multi-Agent ist ein Entwickler-Toolkit, das Ihnen beim Aufbau und der Orchestrierung mehrerer parallel laufender KI-Agenten hilft. Jeder Agent verwaltet seinen eigenen Speicher, Prompt-Konfiguration und Nachrichtenwarteschlange. Sie können benutzerdefinierte Verhaltensweisen definieren, Kommunikationskanäle zwischen Agenten einrichten und Aufgaben automatisch basierend auf den Rollen der Agenten delegieren. Es nutzt die OpenAI Chat API für Sprachverständnis und -generierung und bietet modulare Komponenten für Workflow-Orchestrierung, Protokollierung und Fehlerbehandlung. So können spezialisierte Agenten erstellt werden—wie Forschungsassistenten, Datenverarbeiter oder Kundenservice-Bots—that gemeinsam an vielschichtigen Aufgaben arbeiten.

Odyssey bietet eine flexible Architektur zum Aufbau kollaborativer Multi-Agenten-Systeme. Es umfasst Kernkomponenten wie den Task Manager zur Definition und Verteilung von Teilaufgaben, Memory-Module zur Speicherung von Kontext und Gesprächshistorien, Agent Controller zur Koordination von LLM-gesteuerten Agenten und Tool-Manager zur Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen. Entwickler können Workflows via YAML-Dateien konfigurieren, vorgefertigte LLM-Kerne (z.B. GPT-4, lokale Modelle) auswählen und das Framework nahtlos mit neuen Werkzeugen oder Speicher-Backends erweitern. Odyssey protokolliert Interaktionen, unterstützt asynchrone Aufgaben-Ausführung und ermöglicht iterative Verfeinerungsschleifen, was es ideal für Forschung, Prototyping und produktionsreife Multi-Agenten-Anwendungen macht.

Der OpenAI Agents MCP Server bietet eine robuste Grundlage für das Bereitstellen und Verwalten autonomer Agenten, die auf OpenAI-Modellen basieren. Es stellt eine flexible RESTful-API bereit, um Agenten zu erstellen, zu konfigurieren und zu steuern, sodass Entwickler mehrstufige Aufgaben orchestrieren, Interaktionen zwischen Agenten koordinieren und persistenten Speicher über Sitzungen hinweg aufrechterhalten können. Das Framework unterstützt Plugin-ähnliche Tool-Integrationen, fortschrittliche Gesprächsprotokollierung und anpassbare Planungsstrategien. Durch die Abstraktion infrastruktureller Bedenken vereinfacht MCP Server den Entwicklungsprozess, fördert schnelle Prototypenentwicklung und skalierbare Einsatzmöglichkeiten für Konversationsassistenten, Workflow-Automatisierungen und KI-gesteuerte digitale Arbeiter in Produktionsumgebungen.

Universal Basic Compute bietet eine einheitliche Umgebung für das Design, Training und die Bereitstellung von KI-Agenten in verschiedenen Workflows. Nutzer können aus mehreren großen Sprachmodellen wählen, benutzerdefinierte Speichersysteme für Kontextbewusstsein konfigurieren und Drittanbieter-APIs sowie Tools integrieren, um die Funktionalität zu erweitern. Die Plattform übernimmt Orchestrierung, Fehlertoleranz und Skalierung automatisch, während Dashboards für Echtzeitüberwachung und Leistungsanalysen bereitstehen. Durch die Abstraktion von Infrastrukturdaten können Teams sich auf Agentenlogik und Nutzererlebnis konzentrieren, anstatt auf Backend-Komplexität.

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.