Wizard Language ist eine deklarative domänenspezifische Sprache auf Basis von TypeScript zur Erstellung von KI-Assistenten als Wizards. Entwickler definieren intent-gesteuerte Schritte, Prompts, Tool-Aufrufe, Speichersysteme und Verzweigungslogik in einer knappen DSL. Im Hintergrund übersetzt Wizard Language diese Definitionen in orchestrierte LLM-Aufrufe, verwaltet Kontext, asynchrone Abläufe und Fehlerbehandlung. Es beschleunigt das Prototyping von Chatbots, Datenabruf-Assistenten und automatisierten Workflows, indem es Prompt-Engineering und Zustandsverwaltung in wiederverwendbare Komponenten abstrahiert.

AIGC Agents ist ein modularer, Open-Source-Framework, der die Erstellung und Bereitstellung intelligenter Reiseassistenten vereinfacht. Es bietet vorgefertigte Komponenten für natürlichsprachliches Verstehen, Reiseplanung, Flug- und Hotelsuche sowie Multi-Agenten-Orchestrierung. Entwickler können Eingabeaufforderungen anpassen, Tool-Schnittstellen definieren und Funktionen mit neuen APIs erweitern. Das Framework unterstützt Python-basierte Pipelines, RESTful-Endpunkte und containerisierte Bereitstellung, was es sowohl für Prototypen als auch für die Produktion geeignet macht. Mit integriertem Fehlerhandling, Logging und sicherer Schlüsselverwaltung beschleunigt AIGC Agents die Entwicklung robuster, reisezentrierter KI-Chat-Anwendungen.

Spring AI liefert ein umfassendes Framework für Java- und Spring Boot-Anwendungen, um mit Sprachmodellen und KI-Diensten zu interagieren. Es verfügt über standardisierte Client-Schnittstellen für Chat- und Textabschlüsse, Einbettungen und Funktionsaufrufe. Entwickler können Anbieter einfach konfigurieren, Prompts anpassen, Ergebnisse reaktiv streamen und in retrieval-augmented Pipelines integrieren. Mit integrierter Unterstützung für Modellabstraktionen, Fehlerbehandlung und Metriken vereinfacht Spring AI den Aufbau, Testen und Einsatz fortschrittlicher KI-Agenten und conversational Experiences in Unternehmensanwendungen.

LangGraph4j stellt KI-Agenten-Operationen — LLM-Aufrufe, Funktionsaufrufe, Datenumwandlungen — als Knoten in einem gerichteten Graphen dar, wobei Kanten den Datenfluss modellieren. Sie erstellen einen Graph, fügen Knoten für Chat, Einbettungen, externe APIs oder benutzerdefogene Logik hinzu, verbinden sie und führen aus. Das Framework verwaltet die Ausführungsreihenfolge, behandelt Caching, protokolliert Eingaben und Ausgaben und ermöglicht die Erweiterung um neue Knotentypen. Es unterstützt synchrone und asynchrone Verarbeitung und ist ideal für Chatbots, Dokumentenfrage-Antwort-Systeme und komplexe Reasoning-Pipelines.

LlamaIndex Supervisor ist ein entwicklerorientiertes Python-Framework zum Erstellen, Ausführen und Überwachen von KI-Agenten, die auf LlamaIndex basieren. Es bietet Werkzeuge zur Definition von Workflows als Knoten – wie Retrieval, Zusammenfassung und benutzerdefinierte Verarbeitung – und verbindet sie zu gerichteten Graphen. Der Supervisor überwacht jeden Schritt, validiert Ausgaben gegen Schemas, wiederholt bei Fehlern und protokolliert Metriken. Dadurch entstehen robuste, wiederholbare Pipelines für Aufgaben wie retrieval-gestützte Generierung, Dokumenten-QA und Datenextraktion aus verschiedensten Datensätzen.

Mina bietet eine leichte, aber leistungsstarke Grundlage für den Bau von KI-Agenten in Python. Sie können benutzerdefinierte Werkzeuge (wie Web-Scraper, Rechner oder Datenbankverbindungen) definieren, Speicherpuffer hinzufügen, um den Gesprächskontext zu bewahren, und Sequenzen von Aufrufen an Sprachmodelle für mehrstufiges Denken orchestrieren. Basierend auf gängigen LLM-APIs kümmert sich Mina um asynchrone Ausführung, Fehlerbehandlung und Protokollierung. Dank seines modularen Designs ist es einfach, neue Funktionen hinzuzufügen, während die CLI-Schnittstelle eine schnelle Prototypentwicklung und Bereitstellung von agentengetriebenen Anwendungen ermöglicht.

AgentSmith ist ein modulares Agenten-Orchestrierungsframework in Python, das Entwicklern ermöglicht, mehrere KI-Agenten zu definieren, zu konfigurieren und gemeinsam auszuführen. Jeder Agent kann spezialisierte Rollen wie Forscher, Planer, Programmierer oder Reviewer zugewiesen bekommen und über eine interne Nachrichtenschiene kommunizieren. AgentSmith unterstützt Speichermanagement durch Vektorspeicher wie FAISS oder Pinecone, Aufgabenzerlegung in Unteraufgaben und automatische Überwachung zur Zielerreichung. Agenten und Pipelines werden über menschenlesbare YAML-Dateien konfiguriert, und das Framework integriert sich nahtlos mit OpenAI-APIs und benutzerdefinierten LLMs. Es umfasst integrierte Protokollierung, Überwachung und Fehlerbehandlung, was es ideal für die Automatisierung von Softwareentwicklungsprozessen, Datenanalysen und Entscheidungsunterstützungssystemen macht.