AgentInteraction ist ein entwicklerorientiertes Python-Framework, das die Simulation, Koordination und Bewertung von Multi-Agenten-Interaktionen mit großen Sprachmodellen ermöglicht. Es erlaubt Nutzern, unterschiedliche Agentenrollen zu definieren, den Gesprächsfluss durch einen zentralen Manager zu steuern und jeden LLM-Anbieter über eine konsistente API zu integrieren. Mit Funktionen wie Nachrichtenrouting, Kontextmanagement und Leistungsanalyse vereinfacht AgentInteraction die Experimentierung mit kollaborativen oder konkurrierenden Agentenarchitekturen und erleichtert das Prototyping komplexer Dialogszenarios sowie die Erfolgsmessung.

ADK-Golang ist ein Open-Source-Agent-Entwicklungs-Kit für das Go-Ökosystem. Es bietet einen modularen Rahmen zur Registrierung und Verwaltung von Werkzeugen (APIs, Datenbanken, externe Dienste), zum Erstellen dynamischer Prompt-Vorlagen und zur Aufrechterhaltung von Gesprächsspeichern für Multi-Turn-Interaktionen. Mit integrierten Orchestrierungsmustern und Protokollierungsunterstützung können Entwickler KI-Agenten einfach konfigurieren, testen und bereitstellen, die Aufgaben wie Datenabruf, automatisierte Workflows und kontextbezogenes Chatten ausführen. ADK-Golang abstrahiert Low-Level-API-Aufrufe und strafft den end-to-end-Lebenszyklus von Agenten — von Initialisierung und Planung bis hin zu Ausführung und Antwortverarbeitung — vollständig in Go.

Agentin ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern hilft, intelligente Agenten zu bauen, die planen, handeln und lernen können. Es bietet Abstraktionen zur Verwaltung von Gesprächsgedächtnis, Integration externer Tools oder APIs und zur Orchestrierung mehrerer Agenten in parallelen oder hierarchischen Workflows. Mit konfigurierbaren Planermodulen und Unterstützung für benutzerdefinierte Tool-Wrapper ermöglicht Agentin eine schnelle Prototypentwicklung autonomer Datenverarbeitungsagenten, Kundenservice-Bots oder Forschungsassistenten. Das Framework bietet auch erweiterbare Logging- und Monitoring-Hooks, die die Nachverfolgung von Entscheidungen der Agenten und die Fehlerbehebung bei komplexen mehrstufigen Interaktionen erleichtern.

Agenite ist ein auf Python ausgerichtetes KI-Agenten-Framework, das die Erstellung, Orchestrierung und Verwaltung autonomer Agenten vereinfacht. Es bietet modulare Komponenten wie Speicher, Aufgabenplaner und ereignisgesteuerte Kommunikationskanäle, mit denen Entwickler Agenten mit zustandsbehafteten Interaktionen, mehrstufigem Denken und asynchronen Workflows aufbauen können. Die Plattform stellt Adapter für die Verbindung zu externen APIs, Datenbanken und Nachrichtenwarteschlangen bereit, während ihre erweiterbare Architektur benutzerdefinierte Module für natürliche Sprachverarbeitung, Datenabruf und Entscheidungsfindung unterstützt. Mit integrierten Storage-Backends für Redis, SQL und In-Memory-Caches sorgt Agenite für einen persistenten Agentenstatus und ermöglicht skalierbare Deployments. Außerdem enthält es eine Befehlszeilenschnittstelle und einen JSON-RPC-Server für die Fernsteuerung, was die Integration in CI/CD-Pipelines und Echtzeit-Überwachungspanels erleichtert.

HackerGCLASS Agent API ist ein Open-Source-Python-Framework, das RESTful-Endpunkte bereitstellt, um KI-Agenten auszuführen. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeugintegrationen definieren, Prompt-Vorlagen konfigurieren und den Agentenzustand und Speicher über Sitzungen hinweg aufrechterhalten. Das Framework unterstützt die Koordination mehrerer Agenten parallel, die Handhabung komplexer Gesprächsabläufe und die Integration externer Dienste. Es vereinfacht die Bereitstellung über Uvicorn oder andere ASGI-Server und bietet Erweiterbarkeit mit Plugin-Modulen, um schnell domänenspezifische KI-Agenten für vielfältige Anwendungsfälle zu erstellen.

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.

Agentic AI Workflow ist eine erweiterbare Python-Bibliothek zur Orchestrierung mehrerer KI-Agenten für komplexe Aufgabenautomatisierung. Es beinhaltet einen Planungsagenten, um Ziele in umsetzbare Schritte zu unterteilen, Ausführungsagenten, um diese Schritte mit verbundenen LLMs auszuführen, und einen Reflexionsagenten, um Ergebnisse zu überprüfen und Strategien zu verfeinern. Entwickler können Prompt-Vorlagen, Speicher-Module und Connector-Integrationen für jede große Sprachmodell verwenden. Das Framework bietet wiederverwendbare Komponenten, Protokollierung und Leistungsmetriken, um die Erstellung autonomer Forschungsassistenten, Inhalts-Pipelines und Datenverarbeitungs-Workflows zu erleichtern.

Das Azure AI Agent SDK ist ein umfassendes Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente, autonome Agenten zu erstellen, die komplexe Aufgaben ausführen können. Es bietet eine modulare Architektur, einschließlich Planer, Ausführer und Speicherkomponenten, die zusammenarbeiten, um Benutzerabsichten zu bewerten, Aktionen zu planen, externe APIs oder benutzerdefinierte Tools aufzurufen und den Status persistent zu speichern. Das SDK unterstützt die Integration verschiedener LLMs und ermöglicht kontextbewusste Gespräche und Entscheidungsfindung. Mit integrierter Telemetrie und Azure-Dienstkonnektoren können Agenten Fehlerbehebung, Skalierung in Cloud-Umgebungen und sichere Interaktionen gewährleisten. Schnelles Prototyping wird durch CLI-Vorlagen und vorgefertigte Fähigkeiten erleichtert, sodass Teams digitale Worker bereitstellen können, die Arbeitsabläufe automatisieren, den Kundensupport verbessern oder Datenanalysen eigenständig durchführen.

CrewAI ist ein modular aufgebautes Python-Framework zum Bau vollständig autonomer KI-Agenten. Es bietet zentrale Komponenten wie einen Agenten-Orchestrator für Planung und Entscheidungsfindung, eine Tool-Integrationsschicht für den Anschluss externer APIs oder maßgeschneiderter Aktionen und ein Gedächtnismodul zum Speichern und Erinnern des Kontexts über Interaktionen hinweg. Entwickler definieren Aufgaben, registrieren Werkzeuge, konfigurieren Gedächtnissysteme und starten dann Agenten, die Mehrstufen-Arbeitsabläufe planen, Aktionen ausführen und auf Ergebnisse reagieren können. CrewAI ist ideal für die Erstellung intelligenter Assistenten, automatisierter Workflows und Forschungsprototypen.

Azure AI Foundry Agents Samples bietet Entwicklern eine Vielzahl von Beispielszenarien, die zeigen, wie man Azure AI Foundry SDKs und Dienste nutzt. Es beinhaltet Konversationsagenten mit langfristigem Speicher, Planer-Agenten, die komplexe Aufgaben zerlegen, toolgestützte Agenten, die externe APIs aufrufen, und multimodale Agenten, die Text, Vision und Sprache kombinieren. Jedes Beispiel ist vor-konfiguriert mit Umgebungssetup, LLM-Orchestrierung, Vektorsuche und Telemetrie, um die Prototypenentwicklung und den Einsatz robuster KI-Lösungen auf Azure zu beschleunigen.

AimeBox bietet eine umfassende, selbst gehostete Umgebung für den Aufbau und Betrieb von KI-Agenten. Es integriert sich mit großen LLM-Anbietern, speichert Dialogstatus und Einbettungen in einer Vektor-Datenbank und unterstützt die benutzerdefinierte Werkzeug- und Funktionsaufrufe. Benutzer können Speicherstrategien konfigurieren, Arbeitsabläufe definieren und die Fähigkeiten mittels Plugins erweitern. Die Plattform bietet ein webbasiertes Dashboard, API-Endpunkte und CLI-Steuerung, was es einfach macht, Chatbots, Wissensassistenten und domänspezifische digitale Worker ohne Drittanbieterdienste zu entwickeln.

Autonome Agenten ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung von autonomen KI-Agenten vereinfacht, die mit großen Sprachmodellen betrieben werden. Durch die Abstraktion zentraler Komponenten wie Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Aktionen können Entwickler benutzerdefinierte Tools, Speichern und Strategien definieren. Agents können autonom mehrstufige Aufgaben planen, externe APIs abfragen, Ergebnisse mit benutzerdefinierten Parsern verarbeiten und den Gesprächskontext bewahren. Das Framework unterstützt dynamische Tool-Auswahl, sequenzielle und parallele Aufgabenausführung sowie Speicherdauer, um eine robuste Automatisierung für Aufgaben von Datenanalyse und Forschung bis hin zu E-Mail-Zusammenfassungen und Web-Scraping zu ermöglichen. Das erweiterbare Design erleichtert die nahtlose Integration mit verschiedenen LLM-Anbietern und benutzerdefinierten Modulen.

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.

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.

Das Besser Agentic Framework bietet ein modulares Toolkit zur Definition, Koordination und Skalierung von KI-Agenten. Es ermöglicht die Konfiguration von Agentenverhalten, die Integration externer Werkzeuge und APIs, die Verwaltung von Agentenspeicher und -status sowie die Überwachung der Ausführung. Es basiert auf Python und unterstützt erweiterbare Plugin-Schnittstellen, Multi-Agenten-Kollaborationen und integrierte Protokollierung. Entwickler können schnell Prototypen erstellen und Agenten für Aufgaben wie Datenextraktion, automatisierte Forschung und Konversationsassistenten innerhalb eines einheitlichen Frameworks bereitstellen.

Swarms ist ein Entwickler-Toolkit und Framework, um die Erstellung und Orchestrierung autonomer KI-Agenten zu vereinfachen, die gemeinsam komplexe Arbeitsabläufe lösen. Jeder Agent kann mit unterschiedlichen Rollen, Tools und Speicherkontexten konfiguriert werden, um spezialisierte Aufgaben wie Informationsrecherche, Datenanalyse, kreative Generierung oder externe API-Aufrufe durchzuführen. Die Plattform bietet eine Kommandozeilenschnittstelle, Python SDK und YAML-Konfigurationsdateien zur Definition von Agentenverhalten, Planungsstrategien und inter-agentlicher Kommunikation. Swarms unterstützt die Integration mit OpenAI, Anthropic, Azure und Open-Source-LLMs sowie eingebaute Protokollierung, Überwachungsdashboards und modulare Persistenzschichten zur Verkettung von mehrstufigen Überlegungsprozessen. Mit Swarms können Teams verteilte, selbstorganisierende KI-Lösungen mit minimalem Boilerplate-Code und voller Transparenz entwickeln, testen und bereitstellen.

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.

Continuum ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente Agenten durch die Definition von Aufgaben, Tools und Speicher in einer komponierbaren Weise aufzubauen. Mit Continuum entwickelten Agenten folgen einem Plan-Ausführen-Observieren-Zyklus, der LLM-Reasoning mit externen API-Aufrufen oder Skripts verknüpft. Seine pluggable Architektur unterstützt mehrere Speicherlösungen (z.B. Redis, SQLite), benutzerdefinierte Tool-Bibliotheken und asynchrone Ausführung. Mit Fokus auf Flexibilität können Nutzer eigene Agentenrichtlinien schreiben, Drittanbieter-Services wie Datenbanken oder Webhooks integrieren und Agenten in verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Die Event-getriebene Orchestrierung von Continuum protokolliert die Aktionen der Agenten, was Debugging und Leistungsoptimierung erleichtert. Ob bei der Automatisierung von Dateninfrastruktur, dem Aufbau konversationaler Assistenten oder der Orchestrierung von DevOps-Pipelines, Continuum bietet eine skalierbare Grundlage für produktionsreife KI-Agenten-Arbeitsabläufe.

Copilot Studio ist eine KI-Plattform & -Framework, die eine schnelle Erstellung von domänenspezifischen Co-Piloten ermöglicht. Über die Drag-and-Drop-Oberfläche entwerfen Benutzer Prompt-Vorlagen, richten Tool-Integrationen (z. B. APIs, Datenbanken) ein, verwalten die Modellauswahl und orchestrieren die Bereitstellung. Es unterstützt Versionskontrolle, Testkonsole und Multi-Model-Routing und abstrahiert Infrastrukturkomplexität. Teams können Prototypen erstellen, iterieren und intelligente Agenten für Kundenservice, Entwicklerhilfe oder persönliche Produktivität in Minuten starten.

CrewAI Quickstart ist ein Entwickler-Toolkit, das die Erstellung und Bereitstellung von KI-gesteuerten Konversations-Agenten mit dem CrewAI-Framework vereinfacht. Es bietet eine vorkonfigurierte Node.js-Umgebung, Beispielskripte zur Interaktion mit CrewAI-APIs und bewährte Muster für Prompt-Design, Agentenmanagement und Fehlerbehandlung. Mit diesem Quickstart können Teams Chatbots prototypisieren, Workflows automatisieren und KI-Assistenten in bestehende Anwendungen in Minuten integrieren, Boilerplate-Code reduzieren und Konsistenz bei Projekten sicherstellen.