Huginn ist ein vielseitiges, Open-Source-Automatisierungsframework, das Benutzern ermöglicht, Agenten zu erstellen, um Daten von verschiedenen Quellen wie Webseiten, APIs, sozialen Medien und E-Mails zu überwachen, zu sammeln und zu verarbeiten. Jeder Agent kann so konfiguriert werden, dass er bei Ereignissen ausgelöst wird, Daten transformiert und an andere Agenten oder externe Dienste weitergibt. Mit integrierter Planung, Protokollierung und einer Vielzahl von Agententypen—wie RSSAgent, EmailAgent, WebhookAgent und DataOutputAgent—unterstützt Huginn komplexe Workflows und bedingte Logik. Es läuft auf Linux, macOS, Windows oder Docker und kann mit benutzerdefiniertem Ruby-Code oder Docker-Containern für spezielle Aufgaben und Integrationen erweitert werden.

Plan Agent mit Meta-Agent bietet eine geschichtete KI-Agenten-Architektur: Der Plan Agent erstellt strukturierte Strategien, um hochrangige Ziele zu erreichen, während der Meta-Agent die Ausführung überwacht, Pläne in Echtzeit anpasst und Unteraufgaben an spezialisierte Unteragenten delegiert. Es verfügt über Plug-and-Play-Tool-Connectoren (z.B. Web-APIs, Datenbanken), persistenten Speicher für Kontextbeibehaltung und konfigurierbares Logging für Leistungsanalysen. Nutzer können das Framework mit eigenen Modulen erweitern, um vielfältige Automatisierungsszenarien zu unterstützen, von Datenverarbeitung bis Content-Erstellung und Entscheidungsunterstützung.

Das Repository Agent Supervisor Example zeigt, wie man mehrere autonome KI-Agenten in einem koordinierten Workflow orchestriert. Es ist in Python geschrieben und definiert eine Supervisor-Klasse, die Aufgaben dispatcht, den Agentenstatus überwacht, Fehler behandelt und Antworten aggregiert. Sie können Basis-Agentenklassen erweitern, verschiedene Model-APIs anschließen und Planungsrichtlinien konfigurieren. Es protokolliert Aktivitäten zur Nachverfolgung, unterstützt parallele Ausführung und bietet ein modulares Design für einfache Anpassung und Integration in größere KI-Systeme.

AgentUniverse bietet ein einheitliches Python SDK zur Gestaltung, Orchestrierung und Ausführung autonomer KI-Agenten. Entwickler können Agentenverhalten definieren, externe Tools oder APIs integrieren, Gesprächsspeicher verwalten und Multi-Schritt-Aufgaben sequenzieren. Unterstützt LangChain, benutzerdefinierte Tool-Plugins und konfigurierbare Laufzeitumgebungen, beschleunigt es die Entwicklung und Bereitstellung von Agenten. Eingebaute Überwachung und Protokollierung bieten Echtzeiteinblicke, während seine modulare Architektur eine einfache Erweiterung um neue Fähigkeiten oder KI-Modelle ermöglicht.

AUITestAgent nutzt die Kraft von GPT-basierter KI, um mobile UI-Tests zu optimieren. Durch die Eingabe von Anwendungsscreenshots und Text-Testszenarien generiert es automatisch Appium-Skripte, die auf Emulatoren oder echten Geräten ausgeführt werden können. Der Agent unterstützt sowohl Android- als auch iOS-Testumgebungen und bietet anpassbare Eingabeaufforderungen für spezifische Workflows. Es bietet auch Testergebnisberichte und lässt sich mühelos in bestehende CI/CD-Systeme integrieren, um schnellere und zuverlässigere Regressionstests sowie funktionale Tests mit minimalem manuellen Aufwand zu ermöglichen.

BotGauge ist eine von generativer KI gesteuerte Low-Code-Plattform, die die Testautomatisierung revolutioniert. Sie ermöglicht es Benutzern, Testszenarien auf Englisch zu schreiben und mit KI-Unterstützung zu automatisieren. Ziel ist es, die Testeffizienz zu steigern, die Kosten zu senken und die Markteinführungszeit zu verkürzen. BotGauge vereinfacht den Prozess der End-to-End-Automatisierung für webbasierte Anwendungen. Mit Funktionen wie API-, Datenbank-, Funktions-, visuellen und UI-Tests ist BotGauge darauf ausgelegt, alle Testbedürfnisse umfassend abzudecken.

Botticelli Bots ist ein Open-Source .NET Core-Framework, das die Entwicklung universeller Bots erleichtert. Diese Plattform ermöglicht die Integration mit verschiedenen Datenbanken, Message Brokern, Sprachengines und zahlreichen KI-Engines wie GPT-j und ChatGPT. Es ist für Benutzerfreundlichkeit konzipiert, unterstützt die plattformübergreifende Kompatibilität zwischen Windows und Linux und bietet Tools zur Verwaltung von Hochlastsystemen, Zeitplanung und Automatisierung.

AgentSmithy ist darauf ausgelegt, den Entwicklungszyklus von KI-Agenten zu optimieren, indem modulare Komponenten für Speicherverwaltung, Aufgabenplanung und Ausführungssteuerung bereitgestellt werden. Das Framework nutzt Google Cloud Storage oder Firestore für persistenten Speicher, Cloud Functions für ereignisgesteuerte Trigger und Pub/Sub für skalierbare Messaging-Dienste. Handler definieren Agentenverhalten, während Planner die mehrstufige Aufgabenabwicklung steuern. Beobachtbarkeitsmodule verfolgen Leistungskennzahlen und Protokolle. Entwickler können maßgeschneiderte Plugins integrieren, um Fähigkeiten wie benutzerdefinierte Datenquellen, spezielle LLMs oder domänenspezifische Tools zu erweitern. Die cloud-native Architektur von AgentSmithy garantiert hohe Verfügbarkeit und Elastizität, ermöglicht Deployments in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen. Mit integrierter Sicherheit und rollenbasierter Zugriffskontrolle können Teams Governance aufrechterhalten und gleichzeitig schnell auf intelligente Agentenlösungen iterieren.

AutoAct ist darauf ausgelegt, die Entwicklung intelligenter Agenten zu vereinfachen, indem es LLM-basiertes reasoning mit strukturierter Planung und modularer Tool-Integration kombiniert. Es bietet eine Planer-Komponente zur Generierung von Aktionssequenzen, ein ToolKit zur Definition und Aufruf externer APIs und ein Memory-Modul zur Pflege des Kontexts. Mit Protokollierung, Fehlerbehandlung und konfigurierbaren Policies unterstützt AutoAct eine robuste End-to-End-Automatisierung für Aufgaben wie Datenanalyse, Inhaltsgenerierung und interaktive Assistenten. Entwickler können Workflows anpassen, Tools erweitern und Agenten vor Ort oder in der Cloud bereitstellen.