Playbooks AI ist ein Entwicklerrahmenwerk zum Aufbau von KI-Agenten durch eine deklarative Playbook-DSL. Es unterstützt die Integration verschiedener LLMs, benutzerdefinierter Tools und Speichersysteme. Mit CLI und Web UI können Benutzer das Verhalten des Agenten definieren, multi-schrittige Workflows orchestrieren und die Ausführung überwachen. Zu den Funktionen gehören Tool-Routing, zustandsbehafteter Speicher, Versionskontrolle, Analytik und Multi-Agenten-Kollaboration, was die Prototypentwicklung und den produktionsreifen Einsatz erleichtert.

Poke-Env wurde entwickelt, um die Erstellung und Bewertung von KI-Agenten für Pokémon-Showdown-Kämpfe durch eine umfassende Python-Schnittstelle zu vereinfachen. Es verwaltet die Kommunikation mit dem Pokémon-Showdown-Server, analysiert Spieldaten und steuert Zug-Entscheidungen durch eine ereignisgetriebene Architektur. Benutzer können Basisklassen für Spieler erweitern, um benutzerdefinierte Strategien mit Verstärkendem Lernen oder heuristischen Algorithmen umzusetzen. Das Framework bietet integrierte Unterstützung für Kampf-Simulationen, parallele Matches und detailliertes Logging von Aktionen, Belohnungen und Ergebnissen für reproduzierbare Forschung. Durch die Abstraktion niederen Netzwerk- und Parsing-Aufgaben ermöglicht Poke-Env Forschern und Entwicklern, sich auf Algorithmendesign, Leistungstuning und vergleichende Benchmarking von Strategien zu konzentrieren.

PySpur bietet eine integrierte Umgebung zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von KI-Agenten über eine benutzerfreundliche, knotenbasierte Schnittstelle. Entwickler setzen Kette von Aktionen – wie Sprachmodellaufrufe, Datenabrufe, Entscheidungszweige und API-Interaktionen – durch Drag & Drop von modularen Blöcken zusammen. Ein Live-Simulationsmodus ermöglicht es Ingenieuren, Logik zu validieren, Zwischenzustände zu inspizieren und Workflows vor der Bereitstellung zu debuggen. PySpur bietet außerdem Versionierung der Agentenflüsse, Leistungsprofiling und Ein-Klick-Deployment in Cloud- oder lokale Infrastruktur. Mit anpassbaren Konnektoren und Unterstützung für beliebte LLMs und Vektordatenbanken können Teams komplexe Reasoning-Agenten, automatisierte Assistenten oder Datenpipelines schnell prototypisieren. Open-Source und erweiterbar minimiert PySpur Boilerplate-Code und Infrastrukturaufwand, um schnellere Iterationen und robustere Agentenlösungen zu ermöglichen.

Catalyst von Raga ist eine SaaS-Plattform, die die Erstellung und den Betrieb KI-gestützter Agenten in Unternehmen vereinfacht. Benutzer können Daten aus Datenbanken, CRMs und Cloud-Speichern in Vektor-Communities einbringen, Speicherrichtlinien konfigurieren und mehrere LLMs orchestrieren, um komplexe Anfragen zu beantworten. Der visuelle Builder ermöglicht Drag-and-Drop-Workflows, Tool- und API-Integrationen sowie Echtzeit-Analysen. Nach der Konfiguration können Agenten als Chat-Schnittstellen, APIs oder eingebettete Widgets bereitgestellt werden, mit rollenbasiertem Zugriff, Audit-Logs und Skalierbarkeit für den produktiven Einsatz.

SeeAct wurde entwickelt, um visuelle Sprach-Agenten mit einer zweistufigen Pipeline zu befähigen: Ein Planungsmodul, angetrieben von großen Sprachmodellen, generiert Unterziele basierend auf beobachteten Szenen, und ein Ausführungsmodul übersetzt Unterziele in umgebungsspezifische Aktionen. Ein Wahrnehmungshintergrund extrahiert Objekt- und Szenenmerkmale aus Bildern oder Simulationen. Die modulare Architektur ermöglicht den einfachen Austausch von Planern oder Wahrnehmungsnetzwerken und unterstützt die Bewertung auf AI2-THOR, Habitat und benutzerdefinierten Umgebungen. SeeAct beschleunigt die Forschung im Bereich interaktiver embodied AI durch End-to-End-Aufgabenzerlegung, Verankerung und Ausführung.

RoboCup Rescue Agent Simulation ist ein Open-Source-Framework, das städtische Katastrophenumgebungen modelliert, in denen mehrere KI-gesteuerte Agenten zusammenarbeiten, um Opfer zu lokalisieren und zu retten. Es bietet Schnittstellen für Navigation, Kartierung, Kommunikation und Sensorschnittstellen. Benutzer können individuelle Agentenstrategien skripten, Batch-Experimente durchführen und die Leistungskennzahlen der Agenten visualisieren. Die Plattform unterstützt Szenarienkonfiguration, Protokollierung und Ergebnisauswertung, um die Forschung in Multi-Agenten-Systemen und Katastrophenreaktionsalgorithmen zu beschleunigen.

Vagent.io bietet eine intuitive Benutzeroberfläche für die Interaktion mit benutzerdefinierten KI-Agenten über Sprachbefehle. Anstatt zu tippen, können Benutzer problemlos über natürliche Sprache mit ihren KI-Agenten kommunizieren. Die Plattform integriert sich mit einfachen Webhooks und verwendet OpenAI für hochwertige Spracherkennung und unterstützt über 60 Sprachen. Datenschutz hat Priorität, eine Registrierung ist nicht erforderlich und alle Daten werden auf dem Gerät des Benutzers gespeichert. Vagent.io ist äußerst vielseitig und ermöglicht es Benutzern, sich mit verschiedenen Backends zu verbinden und modulare, multi-Agenten-Systeme für komplexere Aufgaben zu erstellen.

Saga bietet eine flexible Architektur zum Erstellen von KI-Agenten, die mehrstufige Workflows planen und ausführen. Kernkomponenten sind ein Planermodul, das Ziele in Aktionen zerlegt, ein Speichersystem für Gesprächs- und Aufgabencontext sowie ein Werkzeugregister für die Integration externer Dienste oder Skripte. Agenten laufen asynchron, verwalten den Zustand über Sitzungen hinweg und unterstützen die Entwicklung benutzerdefinierter Werkzeuge. Saga ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung autonomer Assistenten, die Aufgaben wie Datensammlung, Alarmierung und interaktive Q&A in Ihrer eigenen Python-Umgebung automatisieren.

Simple-Agent ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das in Python geschrieben ist und die OpenAI-API nutzt, um modulare Konversationsagenten zu erstellen. Es ermöglicht Entwicklern, Tool-Funktionen zu definieren, die der Agent aufrufen kann, Kontextspeicher über Interaktionen hinweg zu bewahren und das Verhalten des Agenten über Skill-Module anzupassen. Das Framework übernimmt Request-Routing, Aktionsplanung und Tool-Ausführung, sodass Sie sich auf domänenspezifische Logik konzentrieren können. Mit integriertem Logging und Fehlerbehandlung beschleunigt Simple-Agent die Entwicklung von KI-gesteuerten Chatbots, automatisierten Assistenten und Entscheidungsunterstützungstools. Es bietet eine einfache Integration mit benutzerdefinierten APIs und Datenquellen, unterstützt asynchrone Tool-Aufrufe und stellt eine einfache Konfigurationsoberfläche bereit. Verwenden Sie es zur Prototypenerstellung von KI-Agenten für Kundenservice, Datenanalyse, Automatisierung und mehr. Die modulare Architektur macht es einfach, neue Funktionen hinzuzufügen, ohne die Kernlogik zu verändern. Unterstützt durch Community-Beiträge und Dokumentation ist Simple-Agent ideal für Anfänger und erfahrene Entwickler, die schnell intelligente Agenten bereitstellen möchten.

Sirji befähigt Teams, KI-gesteuerte Agenten ohne Coding zu erstellen. Nutzer gestalten visuell Gesprächsabläufe, integrieren externe APIs und Wissensdatenbanken, verwalten den Langzeitgedächtnis und setzen Agenten kanalübergreifend ein. Eingebaute Analysen überwachen die Leistung, während Sicherheitskontrollen den Datenschutz gewährleisten. Sirji vereinfacht die Entwicklung und Wartung intelligenter Agenten für vielfältige Geschäftsprozesse.

Skeernir ist ein Open-Source-KI-Agentenframework, das entwickelt wurde, um die Entwicklung von Puppenmeister-Agenten für die Spielautomatisierung und Prozessorchestrierung zu beschleunigen. Das Projekt umfasst eine Basisvorlage, Kern-APIs und Beispielmodule, die zeigen, wie Agentenlogik mit Zielumgebungen verbunden wird, sei es bei der Simulation von Spielabläufen oder der Steuerung von Betriebssystemaufgaben. Seine erweiterbare Architektur ermöglicht es Nutzern, eigene Entscheidungsstrategien umzusetzen, Machine-Learning-Modelle anzuschließen und die Lebenszyklen der Agenten auf Windows, Linux und macOS zu verwalten. Mit integrierter Protokollierung und Konfigurationsunterstützung vereinfacht Skeernir das Testen, Debuggen und die Bereitstellung autonomer KI-Agenten.

Solana AI Agent Eliza ist ein Proof-of-Concept-KI-Agent, der den klassischen Eliza-Chatbot in die Solana-Blockchain bringt. Er besteht aus einem Anchor-basierten Rust-Smart-Contract, der die Eliza-Dialogmuster implementiert, sowie einer leichten Web-Frontend. Wenn ein Benutzer eine Nachricht absendet, ruft das Frontend das On-Chain-Programm auf, das eine Eliza-ähnliche Antwort generiert und sowohl Eingabe als auch Antwort in ein Solana-Konto schreibt. Dieses Design zeigt, wie einfache KI-Logik direkt on-chain integriert werden kann, um unveränderliche, überprüfbare Chat-Protokolle sicherzustellen, und bietet eine Vorlage für Entwickler, um erweiterte KI-Agenten auf Solana zu bauen.

StarCat bietet einen Drag-and-Drop-Builder, um KI-Agenten ohne Programmierkenntnisse zu erstellen. Sie wählen eine Vorlage oder beginnen von Grund auf, konfigurieren Eingabeaufforderungen, richten Speicher und Kontext ein und integrieren Tools wie Slack, E-Mail, CRMs und Datenbanken. Agenten können mehrstufige Workflows wie Ticket-Triage, Lead-Bewertung, Dateneingabe und Berichterstattung abwickeln. Eingebaute Analysen überwachen die Leistung, während Versionskontrolle sichere Updates gewährleistet. Stellen Sie Ihre Agenten auf Websites, Messaging-Plattformen oder internen Dashboards bereit, um wiederholende Prozesse sofort zu automatisieren.

Steamship ist eine robuste Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Agenten zu vereinfachen. Sie bietet Entwicklern einen verwalteten Stack für Sprach-KI-Pakete und unterstützt die vollständige Entwicklungslebensdauer von serverlosem Hosting bis hin zu Vektorspeicherlösungen. Mit Steamship können Benutzer KI-Tools und -Anwendungen problemlos erstellen, skalieren und anpassen, was ein nahtloses Erlebnis für die Integration von KI-Funktionen in ihre Projekte bietet.

Stellar Chat befähigt Teams, Konversations-KI-Agenten zu erstellen, indem es ein robustes Framework bereitstellt, das LLM-Interaktionen, Speicherverwaltung und Tool-Integrationen abstrahiert. Im Kern verfügt es über eine erweiterbare Pipeline, die die Vorverarbeitung von Benutzereingaben, die Kontextanreicherung durch vektorbasierte Speicherabrufe und die LLM-Invokation mit konfigurierbaren Prompt-Strategien steuert. Entwickler können beliebte Vektorspeicherlösungen wie Pinecone, Weaviate oder FAISS integrieren und Drittanbieter-APIs oder eigene Plugins für Websuche, Datenbankabfragen oder Unternehmensanwendungen nutzen. Mit Unterstützung für Streaming-Ausgaben und Echtzeit-Feedback-Schleifen sorgt Stellar Chat für reaktionsschnelle Nutzererlebnisse. Es enthält auch Starter-Vorlagen und Best-Practice-Beispiele für Kundenservice-Bots, Wissens-Suche und interne Automatisierung. Mit Docker oder Kubernetes bereitgestellt, skaliert es, um den Produktionsanforderungen gerecht zu werden und bleibt unter der MIT-Lizenz vollständig Open-Source.

Strands Agents bietet eine modulare Architektur für die Erstellung intelligenter Agenten, die natürliche Sprachverständigung, Langzeitgedächtnis und externe API/Tool-Aufrufe kombinieren. Es ermöglicht Entwicklern, Planer-, Executor- und Speicher-Komponenten zu konfigurieren, beliebige LLMs (z.B. OpenAI, Hugging Face) einzufügen, benutzerdefinierte Aktionsschemata zu definieren und den Zustand über Aufgaben hinweg zu verwalten. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und erweiterbarem Tool-Register beschleunigt es Prototyping und Einsatz von Agenten, die forschen, Daten analysieren, Geräte steuern oder als digitale Assistenten dienen können. Durch die Abstraktion gängiger Agentenmuster reduziert es Boilerplate-Code und fördert bewährte Praktiken für zuverlässige, wartbare KI-gesteuerte Automatisierung.

Suna ermöglicht es Organisationen, End-to-End-KI-Agenten zu erstellen, die repetitive Aufgaben erledigen, mit APIs verbinden und Multi-Schritte-Arbeitsabläufe orchestrieren. Über eine Drag-and-Drop-Oberfläche können Benutzer Trigger-Ereignisse festlegen, Datenflüsse abbilden und Dienste von Drittanbietern wie CRM, E-Mail und Datenbanken integrieren. Die Plattform nutzt große Sprachmodelle, um natürliche Sprachverständnis- und Entscheidungsfähigkeiten innerhalb jedes Agenten bereitzustellen. Mit integrierter Überwachung, Protokollierung und Alarmierung können Teams die Leistung der Agenten verfolgen und die Arbeitsabläufe in Echtzeit optimieren. Suna bietet auch Versionskontrolle, Kollaborationsfunktionen und sichere Bereitstellungsoptionen, um Skalierbarkeit und Governance zu gewährleisten. Von Kundenservice-Automatisierung bis hin zu Datenerfassung und Berichtserstellung befähigt Suna Unternehmen, Operationen im großen Maßstab zu automatisieren.

TailorTask, umbenannt in Codebeaver.ai, bietet AI-Agenten, die dazu beitragen, die Arbeitsabläufe von Softwareentwicklungsteams zu optimieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher AI-Technologien bietet Codebeaver.ai Werkzeuge, die bei der Automatisierung von Aufgaben, der Verwaltung von Projekten und der Verbesserung der Teamzusammenarbeit helfen. Die Plattform zielt darauf ab, den Overhead und den manuellen Aufwand in den Softwareentwicklungsprozessen zu reduzieren, was zu einer höheren Gesamtproduktivität und Effizienz der Teams führt. Mit maßgeschneiderten AI-Lösungen können Softwareentwicklungsteams sich stärker auf kreative und kritische Aufgaben konzentrieren, die Innovationen vorantreiben.

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.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Node.js- und Browser-Umgebungen. Es ermöglicht Entwicklern, Agentenverhalten zu definieren, mit großen Sprachmodell-APIs wie OpenAI und Hugging Face zu integrieren und mehrstufige Tool-Ausführungsworkflows zu orchestrieren. Das Framework unterstützt anpassbare Speicher-Backends für zustandsbehaftete Unterhaltungen, Tool-Registrierungen für Websuchen, Dateivorgänge und externe API-Aufrufe sowie plug-inbare Entscheidungsstrategien. Mit Taiat können Sie schnell Agenten prototypisieren, die autonom planen, argumentieren und Aufgaben ausführen, von Datenbeschaffung und Zusammenfassung bis zu automatisierter Codegenerierung und Konversationsassistenten.