DSpy Agents ist ein Open-Source-Python-Toolkit, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht. Es bietet eine modulare Architektur zur Zusammenstellung von Agenten mit anpassbaren Tools für Web-Scraping, Dokumentenanalyse, Datenbankabfragen und Sprachmodell-Integrationen (OpenAI, Hugging Face). Entwickler können komplexe Workflows erstellen, entweder mit vorgefertigten Agenten-Vorlagen oder durch Definition eigener Toolsets, um Aufgaben wie Forschungssummarization, Kundensupport und Datenpipelines zu automatisieren. Mit integriertem Speicher-Management, Logging, retrieval-augmented Generation, Multi-Agenten-Kollaboration und einfacher Bereitstellung via Containerisierung oder serverlosen Umgebungen beschleunigt DSpy Agents die Entwicklung von agentengesteuerten Anwendungen ohne Boilerplate-Code.

Der Kaiban Agents Aggregator stellt ein einheitliches Dashboard bereit, um KI-Agenten, die mit dem KaibanJS-Framework erstellt wurden, zu durchsuchen und zu verwalten. Nutzer können Agenten nach Kategorie filtern, detaillierte Dokumentationen anzeigen, das Verhalten der Agenten testen und mit einem Klick in Staging- oder Produktionsumgebungen bereitstellen. Die Plattform erfasst Laufzeitkennzahlen und Nutzungsprotokolle, um die Leistung zu überwachen und schnelle Iterationen zu ermöglichen. Eingebaute Kollaborationstools erlauben mehreren Stakeholdern, Konfigurationen zu kommentieren, zu annotieren und zu teilen, während API-Integrationen helfen, Agenten in bestehende Anwendungen oder Workflows einzubetten.

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.

Uncovr ist eine vielseitige Plattform, die darauf ausgelegt ist, Arbeitsprozesse zu optimieren, indem sie Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen. Diese Agenten können an spezifische Bedürfnisse angepasst werden, indem Anweisungen, Fähigkeiten und Wissen kombiniert werden. Benutzer können Agentenvorlagen erkunden, menschenähnliche Schreibinhalte erstellen, Domainnamen generieren und YouTube-Videos transkribieren oder zusammenfassen. Die KI-gesteuerten Fähigkeiten von Uncovr sind ideal für alle, die ihren Arbeitsablauf automatisieren und optimieren möchten, wodurch tägliche Aufgaben effizienter und managebarer werden.

Agents Factory bietet eine umfassende Umgebung zur Erstellung autonomer Agenten, die mit modernsten Sprach- und domänenspezifischen Modellen betrieben werden. Durch den intuitiven Drag-and-Drop-Workflow-Builder können Benutzer Agentenverhalten durch das Definieren von Auslösern, Aktionen und Entscheidungspunkten zusammenstellen. Die Plattform enthält eine Bibliothek mit vorgefertigten Agentenvorlagen, von Kundenservice-Bots bis hin zu Datenanalysetools, die an spezifische Geschäftsanforderungen angepasst werden können. Agents Factory unterstützt auch die Integration mit Drittanbieterdiensten über REST-API und Webhooks, sodass Agenten Daten von CRMs, Datenbanken und SaaS-Tools abrufen können. Echtzeitüberwachungsdashboards ermöglichen die Verfolgung von Agentenaktivitäten, Leistungskennzahlen und Protokollen für Debugging. Eingebaute Terminplanung und Ereignissteuerung erlauben es, Aufgaben nach Bedarf oder nach Zeitplan auszuführen, um eine zuverlässige und skalierbare Automatisierung in Organisationen zu gewährleisten.

Emma-X bietet eine modulare Plattform zur Agentensteuerung für den Aufbau sprachbasierter KI-Assistenten mit großen Sprachmodellen. Entwickler können Agentenverhalten über JSON-Konfigurationen definieren, LLM-Anbieter wie OpenAI, Hugging Face oder lokale Endpunkte auswählen und externe Tools wie Suche, Datenbanken oder benutzerdefinierte APIs anhängen. Die integrierte Speicherschicht bewahrt den Kontext über Sitzungen hinweg, während die UI-Komponenten das Chat-Rendering, Dateiuploads und interaktive Eingabeaufforderungen handhaben. Plugin-Hooks ermöglichen Echtzeit-Datenabruf, Analysen und benutzerdefinierte Aktionsschaltflächen. Emma-X wird mit Beispielagenten für Kundensupport, Inhaltserstellung und Codegenerierung ausgeliefert. Seine offene Architektur erlaubt es Teams, die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern, in bestehende Webanwendungen zu integrieren und schnell Gesprächsverläufe ohne tiefgehende LLM-Expertise zu iterieren.

negotiation_agent bietet ein modulares Toolkit zum Aufbau autonomer Verhandlungs-Bots, die von GPT-ähnlichen Modellen unterstützt werden. Entwickler können Verhandlungsszenarien durch Definition von Elementen, Präferenzen und Nutzenfunktionen spezifizieren, um die Ziele der Agenten zu modellieren. Das Framework umfasst vordefinierte Agenten-Vorlagen und ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Strategien, was Offer-Generierung, Gegenangebot-Bewertung, Annahmeentscheidungen und Deal-Abschluss umfasst. Es verwaltet Dialogflüsse mittels standardisierter Protokolle, unterstützt Batch-Simulationen für Turnier-ähnliche Experimente und berechnet Leistungsmetriken wie Einigungsrate, Nutzengewinne und Fairnessscores. Die offene Architektur erleichtert den Austausch der zugrunde liegenden LLM-Backends und die Erweiterung der Agentenlogik durch Plugins. Mit negotiation_agent können Teams schnell automatisierte Verhandlungslösungen in E-Commerce, Forschung und Bildungsumgebungen prototypisieren und evaluieren.

Tambo bietet eine End-to-End-Lösung für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Agenten in Ihrer Organisation. Benutzer wählen aus einer Bibliothek vorgefertigter Agentvorlagen oder konfigurieren einen benutzerdefinierten Workflow über einen visuellen Editor. Jeder Agent wird von OpenAI's GPT-Modellen angetrieben und kann mit mehreren Apps integriert werden—wie Slack, Google Workspace und E-Mail—um Aufgaben wie Terminplanung, E-Mail-Entwurf, Dokumentenzusammenfassung und Datenanalyse durchzuführen. Tambo stellt auch Überwachungs-Dashboards, Nutzungsanalysen und Team-Kollaborationsfunktionen bereit, die es Unternehmen ermöglichen, ihre KI-Automatisierungsmaßnahmen sicher und effizient zu skalieren, ohne Code schreiben zu müssen.

AI-Agents bietet eine modulare Architektur zur Definition KI-gesteuerter Agenten mit Python und OpenAI-Modellen. Es integriert austauschbare Tools – darunter Websuche, Taschenrechner, Wikipedia-Lookup und benutzerdefinierte Funktionen –, die komplexe, mehrstufige Argumentation ermöglichen. Eingebaute Speicherkomponenten unterstützen die Kontextbehaltung über Sitzungen hinweg. Entwickler können das Repository klonen, API-Schlüssel konfigurieren und Tools schnell erweitern oder austauschen. Mit klaren Beispielen und Dokumentation vereinfacht AI-Agents den Workflow vom Konzept bis zum Einsatz maßgeschneiderter Konversations- oder Aufgaben-KI-Lösungen.

Der KI-Agenten-Workshop ist ein umfassendes Repository mit praktischen Beispielen und Vorlagen zur Entwicklung von KI-Agenten mit Python. Der Workshop umfasst Jupyter-Notebooks, die Agentenframeworks, Tool-Integrationen (z.B. Websuche, Dateiverwaltung, Datenbankabfragen), Speichermechanismen und Multi-Schritt-Reasoning demonstrieren. Nutzer lernen, benutzerdefinierte Agentenplaner zu konfigurieren, Tool-Schemas zu definieren und schleifenbasierten Konversations-Workflows zu implementieren. Jedes Modul enthält Übungen zur Fehlerbehandlung, Prompt-Optimierung und Evaluierung der Agentenausgaben. Der Code unterstützt OpenAI's Funktionsaufrufe und LangChain-Verbindungen, ermöglicht eine nahtlose Erweiterung für domänenspezifische Aufgaben. Ideal für Entwickler, die autonome Assistenten, Aufgabenautomatisierungs-Bots oder Frage-Antwort-Agenten prototypisch entwickeln möchten, und bietet einen schrittweisen Ansatz von einfachen Agenten bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Pydantic AI verwendet Pydantic-Modelle, um KI-Agenten-Definitionen zu kapseln und dabei typsichere Eingaben und Ausgaben sicherzustellen. Entwickler deklarieren Prompt-Vorlagen als Model-Felder, wodurch die Benutzerdaten und Agentenantworten automatisch validiert werden. Das Framework bietet integrierte Fehlerbehandlung, Wiederholungslogik und Unterstützung für Funktionsaufrufe. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Azure, Anthropic usw.), unterstützt asynchrone Abläufe und ermöglicht modulare Agentenzusammensetzung. Mit klaren Schemas und Validierungsebenen reduziert Pydantic AI Laufzeitfehler, vereinfacht das Prompt-Management und beschleunigt die Erstellung robuster, wartbarer KI-Agenten.