Lagent ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten auf Basis großer Sprachmodelle ermöglicht. Es bietet dynamische Planungsmodule, die Aufgaben in Teilziele zerlegen, Speichersysteme zur Aufrechterhaltung des Kontexts über lange Sitzungen und Schnittstellen zur Tool-Integration für API-Aufrufe oder externe Dienste. Mit anpassbaren Pipelines können Nutzer Agentenverhalten, Prompting-Strategien, Fehlerbehandlung und Ausgabenparsing definieren. Lagent’s Logging- und Debugging-Tools helfen, Entscheidungsprozesse zu überwachen, während seine skalierbare Architektur lokale, Cloud- oder Unternehmensbereitstellungen unterstützt. Es beschleunigt den Bau autonomer Assistenten, Datenanalysatoren und Workflow-Automatisierungen.

LangGraph-Chatchat fungiert als Speicherverwaltung-Plugin für das ChatChat-Konversationsframework und nutzt das Graph-Datenbankmodell von LangGraph, um Gesprächskontexte zu speichern und abzurufen. Während der Laufzeit werden Benutzereingaben und Agentenantworten in semantic Nodes mit Beziehungen umgewandelt, was einen umfassenden Wissensgraph bildet. Diese Struktur ermöglicht effiziente Abfragen vergangener Interaktionen anhand von Ähnlichkeitsmetriken, Schlüsselwörtern oder benutzerdefinierten Filtern. Das Plugin unterstützt die Konfiguration von Persistenz, Knotenfusion und TTL-Richtlinien, um relevante Kontexte ohne Ballast zu bewahren. Mit integrierten Serializer und Adapter integriert sich LangGraph-Chatchat nahtlos in ChatChat-Installationen und bietet Entwicklern eine robuste Lösung zum Aufbau von KI-Agenten mit Langzeitgedächtnis, verbesserter Relevanz der Antworten und komplexen Dialogflüssen.

Letta ist eine umfassende KI-Agenten-Orchestrierungsplattform, die Organisationen dabei unterstützt, komplexe Workflows durch intelligente digitale Arbeiter zu automatisieren. Durch die Kombination anpassbarer Agentenvorlagen mit einem leistungsstarken visuellen Workflow-Builder können Teams Schritt-für-Schritt-Prozesse definieren, eine Vielzahl von APIs und Datenquellen integrieren und autonome Agenten bereitstellen, die Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung, Datenanalyse, Kundenbindung und Systemüberwachung übernehmen. Basierend auf einer Microservices-Architektur bietet es integrierte Unterstützung für beliebte KI-Modelle, Versionierung und Governance-Tools. Echtzeit-Dashboards bieten Einblicke in die Agentenaktivität, Leistungsmetriken und Fehlerbehandlung, um Transparenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Mit rollenbasierten Zugriffskontrollen und sicheren Deployments skaliert Letta von Pilotprojekten bis hin zum unternehmensweiten digitalen Workforce-Management.

Das Linguistic Agent System ist ein Open-Source-Python-Framework für den Bau intelligenter Agenten, die Sprachmodelle nutzen, um Aufgaben zu planen und auszuführen. Es umfasst Komponenten für Gedächtnisverwaltung, Tool-Registrierung, Planer und Ausführer, die es Agenten ermöglichen, Kontext zu bewahren, externe APIs aufzurufen, Websuchen durchzuführen und Workflows zu automatisieren. Über YAML konfigurierbar, unterstützt es mehrere LLM-Anbieter und ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, Inhaltszusammenfassungen und autonome Assistenten. Entwickler können die Funktionalität erweitern, indem sie benutzerdefinierte Tools und Speicher-Backends erstellen und Agenten lokal oder auf Servern bereitstellen.

Im Kern bietet LionAGI eine modulare Architektur zur Definition und Ausführung abhängiger Aufgabenstufen, die komplexe Probleme in logische Komponenten unterteilen, die sequenziell oder parallel verarbeitet werden können. Jede Stufe kann eine benutzerdefinierte Eingabeaufforderung, Speicher und Entscheidungslogik nutzen, um das Verhalten basierend auf vorherigen Ergebnissen anzupassen. Entwickler können unterstützte LLM-APIs oder selbst gehostete Modelle integrieren, Beobachtungsräume konfigurieren und Aktionszuordnungen definieren, um Agenten zu erstellen, die planen, urteilen und über mehrere Zyklen lernen. Eingebaute Protokollierung, Fehlerbehebung und Analysetools ermöglichen eine Echtzeitüberwachung und iterative Verfeinerung. Ob bei Automatisierung von Forschungsflows, Berichtgenerierung oder Orchestrierung autonomer Prozesse – LionAGI beschleunigt die Entwicklung intelligenter, adaptiver KI-Agenten mit minimalem Boilerplate.

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.

Llongterm wurde entwickelt, um KI-Anwendungen und -Agenten zu verbessern, indem es eine robuste Langzeitgedächtnislösung bereitstellt. Es ermöglicht der KI, wichtige Interaktionen und Details über lange Zeiträume hinweg zu erinnern und abzurufen, was die Gesamteffizienz und Genauigkeit der KI verbessert. Mit seiner Kompatibilität zu verschiedenen KI-Chatbots und -Agenten sowie Funktionen wie menschlich lesbarem Gedächtnis, Wissensmapping und strukturierten Zeitlinien stellt Llongterm einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Gedächtnistechnologie dar.

Maxun.dev ist ein No-Code/Low-Code KI-Agenten-Framework, das Entwicklern und Unternehmen ermöglicht, intelligente Agenten für spezifische Aufgaben zu erstellen. Nutzer können Agenten-Workflows über eine visuelle Oberfläche definieren, Datenquellen und externe APIs integrieren sowie Speicher-Module für kontextuelles Verständnis konfigurieren. Die Plattform unterstützt die Orchestrierung mehrerer Agenten, Echtzeitüberwachung und Leistungsanalysen zur Optimierung des Agentenverhaltens. Mit integrierten Kollaborationstools, Versionskontrolle und Ein-Klick-Deployments vereinfacht Maxun.dev den gesamten Lifecycle vom Prototyp bis zur Produktion und beschleunigt KI-gesteuerte Automatisierung in Kundensupport, Dokumentenmanagement und Geschäftsprozesse.

MIDCA ist eine modulare Kognitionsarchitektur, die den vollständigen kognitiven Kreislauf intelligenter Agenten unterstützt. Es verarbeitet sensorische Eingaben durch ein Wahrnehmungsmodul, interpretiert Daten, um Ziele zu generieren und zu priorisieren, nutzt einen Planer zur Erstellung von Aktionssequenzen, führt Aufgaben aus und bewertet Ergebnisse durch eine metakognitive Schicht. Das Doppelkreismuster trennt schnelle reaktive Reaktionen von langsameren deliberativen Überlegungen, was Agenten eine dynamische Anpassung ermöglicht. Die erweiterbare Framework und der Open-Source-Code machen es ideal für Forscher und Entwickler, die autonome Entscheidungsfindung, Lernen und Selbstreflexion in KI-Agenten erforschen.

MixAgent bietet eine Plug-and-Play-Architektur, die es Entwicklern ermöglicht, Eingabeaufforderungen zu definieren, mehrere LLM-Backends zu verbinden und externe Werkzeuge (APIs, Datenbanken oder Code) einzubinden. Es orchestriert Planungs- und Ausführungszyklen, verwaltet den Agentenspeicher für zustandsbehaftete Interaktionen und protokolliert Chain-of-Thought-Überlegungen. Nutzer können schnell Assistenten, Datenabrufdienste oder Automatisierungsbots prototypisieren, ohne Orchestrierungsschichten von Grund auf neu zu erstellen, was die Bereitstellung von KI-Agenten beschleunigt.

Versi0n ist darauf ausgelegt, Teams und Entwicklern die Automatisierung komplexer Workflows zu ermöglichen, indem intelligente Agenten erstellt werden, die denken, lernen und autonom handeln können. Über eine intuitive Benutzeroberfläche können Sie Schritt-für-Schritt-Aufgaben definieren, Entscheidungslogik festlegen und sich mit externen Diensten wie CRM, Datenbanken und Messaging-Plattformen integrieren. Agenten können natürliche Sprache verarbeiten, den Kontext durch Speichermodule aufrechterhalten und Aktionen auf Grundlage von Ereignissen oder Zeitplänen auslösen. Mit integrierten Analysen und Protokollen gewinnen Sie Einblicke in die Leistung der Agenten und können das Verhalten im Laufe der Zeit optimieren. Ob Sie Kundensupport-Gespräche automatisieren, Daten extrahieren oder Marketinginhalte erstellen möchten – die flexible Architektur von Versi0n passt sich verschiedenen Anwendungsfällen an und wächst mit Ihrer Organisation.

Multi-Agent AI Assistant ist ein modulbasiertes Python-Framework, das mehrere GPT-gestützte Agenten orchestriert, wobei jedem eine spezielle Rolle wie Planung, Forschung, Analyse und Ausführung zugewiesen wird. Das System unterstützt die Nachrichtenübermittlung zwischen Agenten, Speichereinheiten, sowie die Integration mit externen Werkzeugen und APIs, um komplexe Aufgabenzerlegung und kollaboratives Problemlösen zu ermöglichen. Entwickler können das Verhalten der Agenten anpassen, neue Toolkits hinzufügen und Arbeitsabläufe mittels einfacher Konfigurationsdateien konfigurieren. Durch die Nutzung verteilter Logik zwischen spezialisierten Agenten beschleunigt das Framework automatisierte Forschung, Datenanalyse, Entscheidungsunterstützung und Aufgabenautomatisierung. Das Repository enthält Beispielimplementierungen und Vorlagen, die eine schnelle Prototypentwicklung intelligenter Assistenten und digitaler Arbeiter erlauben, die End-to-End-Workflows in Wirtschaft, Bildung und Forschung bewältigen können.

Multi-Agent Visual Tracking implementiert ein verteiltes Tracking-System, das aus intelligenten Agenten besteht, die kommunizieren, um Genauigkeit und Robustheit bei der Video-Objektverfolgung zu verbessern. Agenten führen Faltungsneuronennetze für die Erkennung aus, teilen Beobachtungen zur Handhabung von Occlusions und passen Tracking-Parameter durch Verstärkungslernen an. Kompatibel mit gängigen Videodatensätzen, unterstützt es sowohl Training als auch Echtzeit-Inferenz. Nutzer können es einfach in bestehende Pipelines integrieren und Verhaltensweisen der Agenten für individuelle Anwendungen erweitern.

Neocortex ist eine webbasierte KI-Plattform, die als persönliches Wissenszentrum und Aufgabenmanager fungiert. Sie speichert und ruft Informationen mithilfe von Langzeitgedächtnis ab, erstellt intelligente Agenten für Recherche, Zusammenfassung und Planungsaufgaben und integriert Dokumente, Kalender und APIs. Nutzer können per Chat mit Neocortex interagieren, um vergangene Erkenntnisse abzufragen, Berichte zu erstellen und Workflows an benutzerdefinierte Agenten zu delegieren. Neocortex verfeinert kontinuierlich den Kontext, bietet proaktive Erinnerungen und unterstützt die Zusammenarbeit im Team.

Camel AI ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung und Steuerung intelligenter Agenten vereinfacht. Es bietet Abstraktionen für die Verkettung großer Sprachmodelle, die Integration externer Tools und APIs, die Verwaltung von Wissensgraphen und die Speicherung von Speicher. Entwickler können Multi-Agenten-Workflows definieren, Aufgaben in Teilpläne zerlegen und die Ausführung über CLI oder Web-UI überwachen. Basierend auf Python und Docker erlaubt Camel AI einen nahtlosen Austausch von LLM-Anbietern, benutzerdefinierten Tool-Plugins und hybriden Planungsstrategien, um die Entwicklung automatisierter Assistenten, Datenpipelines und autonomer Workflows zu beschleunigen.

Julep AI Responses ist ein Framework für KI-Agenten, das als Node.js SDK und Cloud-Plattform bereitgestellt wird. Entwickler initialisieren ein Agent-Objekt, definieren onMessage-Handler für benutzerdefinierte Antworten, verwalten den Sitzungsstatus für kontextbewusste Gespräche und integrieren Plugins oder externe APIs. Die Plattform übernimmt Hosting und Skalierung, was eine schnelle Prototypisierung und Bereitstellung von Chatbots, Kundensupport-Agenten oder internen Assistenten mit minimalem Aufwand ermöglicht.

OpenAGI bietet eine einheitliche Umgebung zur Erstellung autonomer KI-Agenten, die Aufgaben wie Datenextraktion, Dokumentenverarbeitung, Automatisierung des Kundensupports und Forschungsunterstützung ausführen. Benutzer können das Verhalten der Agenten durch visuelle Workflows konfigurieren, jede LLM-Schnittstelle integrieren und Agenten mit integrierter Überwachung und Protokollierung in die Produktion schicken. Die Plattform vereinfacht iteratives Testen, Zusammenarbeit und Skalierung und ermöglicht eine schnelle Einführung intelligenter Automatisierungslösungen.

SendCall.AI bietet eine innovative Plattform zur Automatisierung von Anrufen durch fortschrittliche, KI-gesteuerte Agenten. Diese Agenten können nahtlose, menschenähnliche Gespräche führen, wodurch sie sehr effektiv für Vertrieb, HR-Interviews, Kundenservice und mehr sind. Mit Funktionen wie unbegrenztem Gedächtnis, perfekter Erinnerung und der Fähigkeit, autonome Aktionen auszuführen, bereichert SendCall.AI die Benutzerinteraktionen und die Betriebseffizienz. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Anwendungen, einschließlich Problemlösung und Kundenengagement, sodass Unternehmen ihre Kommunikationsziele mühelos übertreffen können.

Agentic AI bietet eine vollständig webbasierte Umgebung, in der Nutzer Ziele für autonome Agenten definieren. Jeder Agent analysiert die Ziele, wählt geeignete Werkzeuge oder APIs, führt Aufgaben in der Reihenfolge aus und passt sich anhand Zwischenresultate an. Die Plattform umfasst Speicherverwaltung für Kontextbeibehaltung, ein Überwachungsdashboard für Echtzeitfortschritt und anpassbare Agentenkonfigurationen. Agenten können mit externen Diensten interagieren, Daten abrufen, Berichte erstellen und automatisierte Entscheidungen treffen, um operative Arbeitsbelastungen zu optimieren.

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.