OpenKBS Apps bietet eine einheitliche Schnittstelle zum Hochladen und Verarbeiten von Dokumenten, Erzeugen semantischer Embeddings und Konfigurieren mehrerer LLMs für retrieval-augmented generation. Benutzer können Abfrage-Workflows feinabstimmen, Zugriffskontrollen festlegen und Agenten in Web- oder Messaging-Kanäle integrieren. Die Plattform bietet Analysen zu Nutzerinteraktionen, kontinuierliches Lernen aus Feedback und Unterstützung für mehrsprachige Inhalte, wodurch eine schnelle Erstellung intelligenter Assistenten ermöglicht wird, die auf organisatorische Daten zugeschnitten sind.

Chatbot-Grok bietet ein modulares KI-Agent-Framework in Python, das die Entwicklung von Konversationsbots vereinfacht. Es unterstützt Mehrfachdialogverwaltung, speichert den Chat-Verlauf über Sitzungen hinweg und ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte Eingabeaufforderungsvorlagen zu definieren. Die Architektur ist erweiterbar, sodass Entwickler verschiedene LLMs, einschließlich Grok, integrieren und Plattformen wie Telegram oder Slack verbinden können. Mit klarer Code-Struktur und pluginfreundlicher Architektur beschleunigt Chatbot-Grok Prototyping und den Einsatz produktionsbereiter Chat-Assistenten.

Protofy bietet ein umfassendes Werkzeugset für die schnelle Entwicklung und Bereitstellung KI-gestützter Dialogagenten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Sprachmodelle können Benutzer Dokumente hochladen, APIs integrieren und Wissensbasen direkt an das Backend des Agenten anschließen. Ein visueller Fluss-Editor erleichtert die Gestaltung von Dialogpfaden, während anpassbare Persona-Einstellungen eine konsistente Markenstimme gewährleisten. Protofy unterstützt die Bereitstellung über mehrere Kanäle mittels einbettbarer Widgets, REST-Endpunkte und Integrationen mit Messaging-Plattformen. Die Echtzeit-Testumgebung bietet Debug-Protokolle, Nutzungsmetriken und Leistungsanalysen zur Optimierung der Agenten-Antworten. Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich, sodass Produktmanager, Designer und Entwickler effizient bei der Bot-Entwicklung und dem Launch von Prototypen zusammenarbeiten können.

AChat.dev ist eine entwicklerzentrierte Plattform, die es Benutzern ermöglicht, KI-Chat-Agents mit erweiterten Fähigkeiten zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Es unterstützt persistenten Gesprächsspeicher, damit Agenten vergangene Interaktionen behalten, dynamische Funktionsaufrufe zu externen APIs für Echtzeitdatenübertragung und rollenbasierte Multi-Agenten-Zusammenarbeit. Basierend auf Python- und Node.js-SDKs enthält es Vorlagen für schnelle Einrichtung, Plugin-Architekturen für Erweiterbarkeit und Überwachungsdashboards zur Leistungsüberwachung. AChat.dev gewährleistet GDPR-konforme Datenverarbeitung und kann skaliert werden, sowohl in Cloud- als auch in On-Premise-Umgebungen.

ChatThing.ai erleichtert die Erstellung von KI-Chatbots, indem es Ihre vorhandenen Daten nutzt. Es ist eine einfache und effiziente Lösung, die darauf ausgelegt ist, Unternehmen und Einzelpersonen dabei zu helfen, Chatbots zu entwickeln, die Aufgaben wie Kundenservice, Datenabruf und mehr erledigen können. Benutzer können Daten aus verschiedenen Quellen wie PDFs, Websites und Google Docs integrieren, um ihre Chatbots zu trainieren. Die Plattform unterstützt auch das Einbetten von Chatbots auf Websites für Echtzeitunterstützung und bietet eine breite Palette von Anwendungen, von Kundenservice bis persönlicher Nachhilfe.

Das Controllable RAG Agent-Framework bietet einen modularen Ansatz zum Aufbau von Retrieval-Augmented Generation-Systemen. Es ermöglicht die Konfiguration und Verkettung von Abrufkomponenten, Speichermodulen und Generierungsstrategien. Entwickler können verschiedene LLMs, Vektordatenbanken und Richtliniencontroller anpassen, um zu steuern, wie Dokumente vor der Generierung abgerufen und verarbeitet werden. Basierend auf Python umfasst es Dienstprogramme für Indexierung, Abfragen, Verfolgung der Gesprächshistorie und kontrollierte Ablaufsteuerung, was es ideal für Chatbots, Wissensassistenten und Forschungstools macht.

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.

DelphiGemini stellt eine leichtgewichtige, einfach zu verwendende Hülle um die Google Gemini LLM API für Delphi-Entwickler bereit. Es verwaltet Authentifizierung, Anfrageformatierung und Antwortparsing, sodass Sie Eingabeaufforderungen senden und Textabschlüsse oder Chat-Antworten empfangen können. Mit Unterstützung für Streaming-Ausgaben können Token in Echtzeit angezeigt werden. Die Bibliothek bietet auch synchrone und asynchrone Methoden, konfigurierbare Timeouts und detaillierte Fehlerberichte. Verwenden Sie sie, um Chatbots, Inhaltsersteller, Übersetzer, Zusammenfasser oder jede KI-gestützte Funktion direkt in Ihren Delphi-Anwendungen zu erstellen.

Ernie Bot Agent ist ein Entwickler-Framework, das die Erstellung KI-gesteuerter Konversationsagenten mit Baidu ERNIE Bot erleichtert. Es bietet Abstraktionen für API-Aufrufe, Eingabevorlagen, Speicherverwaltung und Tool-Integration. Das SDK unterstützt Multi-Turn-Gespräche mit Kontextbewusstsein, benutzerdefinierte Arbeitsabläufe für Aufgaben und ein Plugin-System für domänenspezifische Erweiterungen. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und Konfigurationsoptionen reduziert es Boilerplate-Code und ermöglicht schnelles Prototyping von Chatbots, virtuellen Assistenten und Automatisierungsskripten.

GyataGPT ist eine fortschrittliche KI-Plattform zur Entwicklung von unternehmensgerechten Konversationsanwendungen. Es bietet eine selbstgehostete, cloud-native Lösung, die in Ihrer AWS- oder Azure-Cloud gehostet wird. Durch die Integration von über 30 Datenquellen wie Salesforce und Excel können Sie intelligente Chatbots und effiziente Kundenserviceteams erstellen. Durch die Nutzung von KI-Engines von OpenAI, Amazon Bedrock oder Azure OpenAI Service gewährleistet GyataGPT leistungsstarke Nutzerinteraktionen bei gleichzeitiger Gewährleistung strenger Datensicherheit und -konformität.

Nefi.ai ist eine cloudbasierte Plattform zum Entwerfen, Trainieren und Orchestrieren von KI-gesteuerten Agenten ohne Programmieren. Sie bietet eine visuelle Oberfläche zum Zusammenstellen von Blöcken wie LLM-Module, Vektordatenbankabfragen, externe API-Aufrufe, bedingte Logik und Speichersysteme. Agenten können anhand eigener Dokumente trainiert oder mit Unternehmensdaten verbunden werden. Nach dem Erstellen können sie als Chatbots, E-Mail-Assistenten oder geplante Tasks eingesetzt werden. Fortgeschrittene Funktionen umfassen Überwachungsdashboards, Versionierung, rollenbasierte Zugriffssteuerung und Integrationen mit Slack, Teams und Zapier.

Puzzle Labs ist eine KI-gestützte Glossar-Plattform, die Unternehmen hilft, komplexe Informationen zu vereinfachen und die Produktbildung zu verbessern. Sie bietet Tools zum Verknüpfen und Pflegen von Dokumenten, um sicherzustellen, dass Glossare dynamisch und aktuell sind. Mit einem Fokus auf Peer-to-Peer-Datenspeicherung und KI-Integration hilft Puzzle Labs Teams, private, kontextspezifische Chatbots aufzubauen und das vollständige Wissen im eigenen Besitz zu halten.

ragChatbot ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung von Retrieval-Augmented Generation-Chatbots vereinfacht. Es integriert LangChain-Pipelines mit OpenAI oder anderen LLM-APIs zur Verarbeitung von Anfragen gegen benutzerdefinierte Dokumentkorpora. Benutzer können Dateien in verschiedenen Formaten (PDF, DOCX, TXT) hochladen, automatisch Text extrahieren und Embeddings mit gängigen Modellen erstellen. Das Framework unterstützt mehrere Vektorspeicher wie FAISS, Chroma und Pinecone für effiziente Ähnlichkeitssuche. Es verfügt über eine konversationelle Speicher-Schicht für Mehrfach-Interaktionen und eine modulare Architektur zur Anpassung von Prompt-Vorlagen und Retrieval-Strategien. Mit einer einfachen CLI oder Web-Oberfläche können Sie Daten integrieren, Suchparameter konfigurieren und einen Chat-Server starten, um Nutzerfragen kontextbezogen und genau zu beantworten.