Agents-Deep-Research ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und das Testen autonomer KI-Agenten zu vereinfachen, indem eine modulare, erweiterbare Codebasis bereitgestellt wird. Es verfügt über eine Aufgabenplanungs-Engine, die vom Nutzer definierte Ziele in Unteraufgaben zerlegt, ein Langzeit- memory-Modul, das Kontext speichert und abruft, sowie eine Tool-Integrationsschicht, die Agenten die Interaktion mit externen APIs und simulierten Umgebungen ermöglicht. Das Framework bietet außerdem Evaluierungs-Skripte und Benchmarking-Tools, um die Leistung der Agenten in verschiedenen Szenarien zu messen. Basierend auf Python und an verschiedene LLM-Backends anpassbar, ermöglicht es Forschern und Entwicklern, schnell neue Agentenarchitekturen zu prototypesieren, reproduzierbare Experimente durchzuführen und verschiedene Planungsstrategien unter kontrollierten Bedingungen zu vergleichen.

BotPlayers ist ein vielseitiges Open-Source-Framework, das die Entwicklung und den Einsatz KI-gesteuerter Spiel-Agents vereinfacht. Es verfügt über eine flexible Umgebungsabstraktionsschicht, die Bildschirmabgreifen, Web-APIs oder benutzerdefinierte Simulationsschnittstellen unterstützt, sodass Bots mit verschiedenen Spielen interagieren können. Das Framework umfasst eingebaute Verstärkendes Lernen-Algorithmen, genetische Algorithmen und regelbasierte Heuristiken sowie Werkzeuge für Datenprotokollierung, Modell-Checkpointing und Leistungsvisualisierung. Das modulare Plugin-System ermöglicht Entwicklern die Anpassung von Sensoren, Aktionen und KI-Richtlinien in Python oder Java. BotPlayers bietet außerdem YAML-basierte Konfigurationen für schnelle Prototypenentwicklung und automatisierte Pipelines für Training und Evaluation. Mit plattformübergreifender Unterstützung auf Windows, Linux und macOS beschleunigt dieses Framework Experimente und die Produktion intelligenter Spiel-Agents.

CAMEL-AI ist ein Python-basiertes Framework, das Entwicklern und Forschern ermöglicht, mehrere autonome KI-Agenten auf Basis von LLMs zu erstellen, zu konfigurieren und auszuführen. Es bietet integrierte Unterstützung für retrieval-augmented generation (RAG), externe Tool-Nutzung, Agenten-Kommunikation, Speicher- und Zustandsverwaltung sowie Scheduling. Mit modularen Komponenten und einfacher Integration können Teams komplexe Multi-Agenten-Systeme prototypes, Workflows automatisieren und Experimente auf verschiedenen LLM-Backends skalieren.

CrewAI-Learning ist eine Open-Source-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, Multi-Agenten-Reinforcement-Lernprojekte zu vereinfachen. Sie bietet Gerüststrukturen für Umgebungen, modulare Agentendefinitionen, anpassbare Belohnungsfunktionen und eine Sammlung integrierter Algorithmen wie DQN, PPO und A3C, die für kollaborative Aufgaben angepasst sind. Benutzer können Szenarien definieren, Trainingsschleifen verwalten, Metriken protokollieren und Ergebnisse visualisieren. Das Framework unterstützt die dynamische Konfiguration von Agententeams und Belohnungsteilungsstrategien, was die Prototypenentwicklung, Bewertung und Optimierung kooperativer KI-Lösungen in verschiedenen Domänen erleichtert.

Flocking Multi-Agent bietet eine modulare Bibliothek zur Simulation autonomen Agenten, die Schwarmintelligenz zeigen. Sie kodiert Kernsteuerungsverhalten – Kohäsion, Trennung und Ausrichtung – sowie Hindernisvermeidung und dynamische Zielverfolgung. Mit Python und Pygame für Visualisierung erlaubt das Framework die Anpassung von Parametern wie Nachbarschaftsradius, Höchstgeschwindigkeit und Wendekraft. Es unterstützt Erweiterungen durch benutzerdefinierte Verhaltensfunktionen und Integrationsschnittstellen für Robotik oder Spiel-Engines. Ideal für Experimente in KI, Robotik, Spieldesign und akademischer Forschung zeigt es, wie einfache lokale Regeln zu komplexen globalen Formationen führen.

Der LLM Playground dient als umfassendes Werkzeug für Forscher und Entwickler, die sich für große Sprachmodelle (LLMs) interessieren. Benutzer können mit verschiedenen Eingabeaufforderungen experimentieren, Modellantworten bewerten und Anwendungen bereitstellen. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von LLMs und bietet Funktionen zum Leistungsvergleich, damit Benutzer sehen können, welches Modell am besten zu ihren Bedürfnissen passt. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche zielt der LLM Playground darauf ab, den Prozess der Interaktion mit komplexen Technologien des maschinellen Lernens zu vereinfachen, was ihn zu einer wertvollen Ressource für Bildung und Experimente macht.

MARFT ist ein in Python entwickeltes LLM, das reproduzierbare Experimente und schnelle Prototypentwicklung für kollaborative KI-Systeme ermöglicht.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw bietet ein vollständiges Toolkit zum Entwickeln, Trainieren und Bewerten mehrerer KI-Agenten in StarCraft II. Es stellt Low-Level-Kontrollen für Einheitenbewegung, Zielverfolgung und Fähigkeiten bereit und erlaubt gleichzeitig eine flexible Belohnungs- und Szenarienkonfiguration. Nutzer können eigene neuronale Netzwerkarchitekturen integrieren, Team-Strategien definieren und Metriken aufzeichnen. Basierend auf PySC2 unterstützt es paralleles Training, Checkpointing und Visualisierung, was es ideal für Forschung im Bereich kooperatives und adversariales multi-agenten Reinforcement Learning macht.

OpenPlayground ist eine Open-Source-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, mit verschiedenen großen Sprachmodellen (LLMs) zu experimentieren und diese zu vergleichen. Sie ist so konzipiert, dass sie den Benutzern hilft, die Stärken und Schwächen verschiedener LLMs zu verstehen, indem sie eine benutzerfreundliche und interaktive Umgebung bietet. Die Plattform kann besonders nützlich для Entwickler, Forscher und jeden, der an den Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz interessiert ist. Benutzer können sich einfach mit ihrem Google-Konto oder ihrer E-Mail anmelden.

Im Kern ist RxAgent-Zoo ein reaktives RL-Framework, das Datenereignisse aus Umgebungen, Replay-Puffern und Trainingsschleifen als beobachtbare Streams behandelt. Benutzer können Operatoren chainen, um Beobachtungen vorzubereiten, Netzwerke zu aktualisieren und Metriken asynchron zu protokollieren. Die Bibliothek unterstützt parallele Umgebungen, konfigurierbare Scheduler und die Integration mit beliebten Gym- und Atari-Benchmarks. Eine Plug-and-Play-API ermöglicht den nahtlosen Austausch von Agentkomponenten, was reproduzierbare Forschung, schnelle Experimente und skalierbare Trainingsworkflows erleichtert.

Reinforcement-Learning-Agenten für PettingZoo-Spiele ist eine Python-Bibliothek, die fertige DQN-, PPO- und A2C-Algorithmen für Multi-Agenten-RL in PettingZoo-Umgebungen bereitstellt. Es bietet standardisierte Trainings- und Evaluierungsskripte, konfigurierbare Hyperparameter, integriertes TensorBoard-Logging und Unterstützung für sowohl Wettbewerbs- als auch Kooperationsspiele. Forscher und Entwickler können das Repo klonen, Umwelt- und Algorithmus-Parameter anpassen, Training durchführen und Metriken visualisieren, um ihre Multi-Agenten-RL-Experimente schnell zu entwickeln und zu vergleichen.

StoreforGPT ist eine Online-Plattform, die sich der Präsentation von benutzerdefinierten GPT-Kreationen widmet. Nutzer können eine Vielzahl von GPTs erkunden, die für verschiedene Zwecke maßgeschneidert sind, sodass es einfach ist, KI-Lösungen zu finden, die spezifischen Anforderungen entsprechen. Die Plattform fördert Innovation und Gemeinschaftsengagement, indem sie es Nutzern ermöglicht, ihre eigenen GPTs auszuprobieren und zu teilen. Wenn Sie Ihre Produktivität steigern, Aufgaben optimieren oder einfach mit KI experimentieren möchten, ist StoreforGPT der Ort, um neue Möglichkeiten zu entdecken.

Dreamspace.art ist eine vielseitige Plattform, die eine unendliche Leinwand für Experimente mit KI-Modellen bietet. Es ermöglicht den Nutzern, Eingaben auszuführen, Ausgaben zu visualisieren und zu vergleichen sowie sie miteinander zu verknüpfen, um ein besseres Verständnis und Einsichten aus großen Sprachmodellen zu fördern. Egal, ob Sie ein Forscher sind, der die KI-Ausgaben analysiert, oder ein Kreativprofi, der Gedanken in visuelle Formate organisieren möchte, Dreamspace.art bietet die Tools, um mit KI-Technologien verantwortungsvoll zu experimentieren und zu innovieren.

Dual Coding Agents bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von KI-Agenten, die nahtlos visuelles Verständnis und Sprachgenerierung verbinden. Das Framework unterstützt eingebaute Bild-Encoder wie OpenAI CLIP, transformerbasierte Sprachmodelle wie GPT und orchestriert sie in einer Kette-der-Denke-Pipeline. Benutzer können Bilder und Prompt-Vorlagen an den Agenten übergeben, der visuelle Merkmale verarbeitet, Kontext rationalisiert und detaillierte Textausgaben erzeugt. Forscher und Entwickler können Modelle austauschen, Prompts konfigurieren und Agenten mit Plugins erweitern. Dieses Toolkit vereinfacht Experimente in multimodaler KI und ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung für Anwendungen wie visuelle Fragesysteme, Dokumentenanalyse, Barrierefreiheitstools und Bildungsplattformen.

echoOLlama nutzt das Ollama-Ökosystem, um ein minimales Agenten-Framework bereitzustellen: Es liest Benutzereingaben vom Terminal, sendet sie an ein konfiguriertes lokales LLM und streamt die Antworten in Echtzeit zurück. Benutzer können Sequenzen von Interaktionen skripten, Prompts verketten und mit Prompt-Engineering experimentieren, ohne den zugrunde liegenden Model-Code zu ändern. Dies macht echoOLlama ideal zum Testen von Gesprächsmustern, zum Aufbau einfacher kommandogetriebener Werkzeuge und zur Handhabung iterativer Agentenaufgaben bei gleichzeitiger Wahrung der Datensicherheit.

LLM Clash ist eine dynamische Plattform, die für AI-Enthusiasten, Forscher und Hobbyisten entwickelt wurde, die ihre großen Sprachmodelle (LLMs) in Echtzeit gegen andere LLMs herausfordern möchten. Die Plattform ist vielseitig und unterstützt sowohl feinabgestimmte als auch Standardmodelle, egal ob sie lokal gehostet oder cloudbasiert sind. Dies macht sie zu einer idealen Umgebung, um die Leistung und Argumentationsfähigkeiten Ihrer LLMs zu testen und zu verbessern. Manchmal ist ein gut gestalteter Prompt alles, was Sie brauchen, um die Waagschalen in einer Debatte zu verschieben!

multi_agent_celar ist als modulares KI-Plattform konzipiert, die aufkommende Sprachkommunikation zwischen mehreren intelligenten Agenten in simulierten Umgebungen ermöglicht. Benutzer können das Verhalten der Agenten über Policy-Dateien definieren, Umgebungsparameter konfigurieren und koordinierte Trainingssitzungen starten, bei denen die Agenten ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln, um kooperative Aufgaben zu lösen. Das Framework umfasst Evaluierungsskripte, Visualisierungstools und Unterstützung für skalierbare Experimente, was es ideal für Forschungsarbeiten zu Multi-Agenten-Kollaboration, aufkommender Sprache und Entscheidungsprozessen macht.

SimCheck ist eine Chrome-Erweiterung, die entwickelt wurde, um Benutzern bei der Generierung, dem Vergleich und der Visualisierung von Vektor-Einbettungen zu helfen. Diese Erweiterung nutzt HuggingFace-Modelle und die Bibliothek transformers.js und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, um mit Texteinbettungen zu experimentieren. Benutzer können Einbettungen erstellen, sie vergleichen und die Ergebnisse visualisieren, wodurch es ein wertvolles Tool für Entwickler, Datenwissenschaftler und NLP-Enthusiasten wird. Es ist besonders nützlich, um die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Textdaten auf intuitive und interaktive Weise zu verstehen.

Vanilla Agents ist ein leichtgewichtiges, auf PyTorch basierendes Framework, das modulare und erweiterbare Implementierungen wesentlicher Reinforcement-Learning-Agenten liefert. Es unterstützt Algorithmen wie DQN, Double DQN, PPO und A2C, mit anpassbaren Umwelt-Wrappern, die mit OpenAI Gym kompatibel sind. Benutzer können Hyperparameter konfigurieren, Trainingsmetriken protokollieren, Checkpoints speichern und Lernkurven visualisieren. Der Code ist klar strukturiert, ideal für Forschungsprototypen, Bildungszwecke und Benchmarking neuer Ideen im RL.