ImageAgent ist ein Python-basiertes KI-Agent-Framework, das sich mit OpenAI-APIs und Vision-Modellen verbindet, um Text-zu-Bild-Generierung, Bildbearbeitung (Inpainting, Stilübertragung) und Bildanalyse (Beschriftung, Objekterkennung) durchzuführen. Es verwendet eine LangChain-ähnliche Orchestrierung, um mehrere Schritte autonom zu verwalten, verarbeitet Prompt-Parsing und kann mit benutzerdefinierten Werkzeugen und Pipelines für maßgeschneiderte Bildworkflows erweitert werden.

LAWLIA bietet eine strukturierte Schnittstelle zur Definition von Agentenverhalten, Plugin-Tools und Speicherverwaltung für konversationale oder autonome Workflows. Entwickler können mit gängigen LLM-APIs integrieren, Prompt-Vorlagen konfigurieren und benutzerdefinierte Tools wie Suche, Taschenrechner oder Datenbank-Connector registrieren. Über die Agent-Klasse übernimmt LAWLIA Planung, Aktionsausführung und Antwortinterpretation, erlaubt Multi-Turn-Interaktionen und dynamische Tool-Anfrage. Das modulare Design unterstützt die Erweiterung der Fähigkeiten durch Plugins, wodurch Agenten für Kundensupport, Datenanalyse, Code-Unterstützung oder Inhaltsgenerierung entstehen. Das Framework vereinfacht die Agentenentwicklung durch Management von Kontext, Speicher und Fehlerbehandlung unter einer einheitlichen API.

llm-ReAct implementiert die ReAct-Architektur (Reasoning and Acting) für große Sprachmodelle, die eine nahtlose Integration von Ketten-von-Denken-Reasoning mit externer Werkzeugausführung und Speicherverwaltung ermöglicht. Entwickler können eine Sammlung benutzerdefinierter Werkzeuge konfigurieren – wie Websuche, Datenbankabfragen, Dateibearbeitung und Rechner – und den Agenten anweisen, mehrstufige Aufgaben zu planen, wobei bei Bedarf Werkzeuge aufgerufen werden, um Informationen abzurufen oder zu verarbeiten. Das integrierte Speicher-Modul bewahrt den Gesprächszustand und vergangene Aktionen, was kontextbezogenes Verhalten des Agenten unterstützt. Mit modularem Python-Code und Unterstützung für OpenAI-APIs vereinfacht llm-ReAct Experimente und die Bereitstellung intelligenter Agenten, die adaptiv Probleme lösen, Arbeitsabläufe automatisieren und kontextreiche Antworten liefern.

SuperBot ist ein umfassendes KI-Agenten-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome, kontextbewusste Assistenten über Python und die Kommandozeile einzusetzen. Es integriert OpenAI-Chat-Modelle mit einem Speichersystem, Funktionsaufriffsfeatures und Plugin-Architektur. Agenten können Shell-Befehle ausführen, Code laufen lassen, mit Dateien interagieren, Websuchen durchführen und den Gesprächsverlauf aufrechterhalten. SuperBot unterstützt die Orchestrierung mehrerer Agenten für komplexe Workflows, alles konfigurierbar durch einfache Python-Skripte und CLI-Befehle. Das erweiterbare Design erlaubt es, benutzerdefinierte Tools hinzuzufügen, Aufgaben zu automatisieren und externe APIs zu integrieren, um robuste KI-gesteuerte Anwendungen zu erstellen.

Whiz wurde entwickelt, um eine robuste Grundlage für die Entwicklung intelligenter Agenten zu bieten, die komplexe konversationelle und aufgabenorientierte Workflows ausführen können. Mit Whiz definieren Entwickler "Tools" — Python-Funktionen oder externe APIs — die der Agent beim Verarbeiten von Benutzeranfragen aufrufen kann. Ein integriertes Speicher-Modul erfasst und ruft Gesprächskontexte ab, wodurch zusammenhängende Multi-Turn-Interaktionen ermöglicht werden. Eine dynamische Planungskomponente zerlegt Ziele in umsetzbare Schritte, während eine flexible Schnittstelle das Einfügen von benutzerdefinierten Policies, Tool-Registrierungen und Speicher-Backends ermöglicht. Whiz unterstützt embeddings-basierte semantische Suche zum Abrufen relevanter Dokumente, Protokollierung für Nachvollziehbarkeit und asynchrone Ausführung für Skalierung. Vollständig Open-Source kann Whiz überall dort eingesetzt werden, wo Python läuft, was eine schnelle Prototyp-Erstellung von Kundenservice-Bots, Datenanalyse-Assistenten oder spezialisierten Domänenagenten mit minimalem Boilerplate ermöglicht.

JKStack Agents Server dient als zentrale Orchestrierungsschicht für die Bereitstellung von KI-Agenten. Es bietet REST-Endpunkte, um Namespaces zu definieren, neue Agenten zu registrieren und Agentenläufe mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen, Speicher- und Tool-Konfigurationen zu starten. Für Echtzeit-Interaktionen unterstützt der Server WebSocket-Streaming und sendet Teilergebnisse, während die zugrunde liegenden Sprachmodelle ausgegeben werden. Entwickler können Kernfunktionen durch einen Plugin-Manager erweitern, um benutzerdefinierte Tools, LLM-Anbieter und Vektorspeicher zu integrieren. Der Server verfolgt auch Laufhistorien, Status und Protokolle, was Überwachung und Debugging erleichtert. Mit integrierter Unterstützung für asynchrone Verarbeitung und horizontale Skalierung vereinfacht JKStack Agents Server den Einsatz robuster KI-gesteuerter Workflows in der Produktion.

AI-Agent ist ein erweiterbares Python-Framework, das darauf ausgelegt ist, autonome Agenten auf Basis von OpenAI's GPT-Modellen und LangChain zu erstellen. Es umfasst Module für Websuche, Wikipedia-Lookup, Taschenrechnerfunktionen und benutzerdefinierte Tool-Integrationen, die automatisierte Forschung, Datenanalyse und Skriptausführung ermöglichen. Benutzer können Agenten konfigurieren, um Mehrschrittaufgaben zu planen, mit APIs zu interagieren, Berichte zu erstellen und komplexe Workflows ohne manuellen Eingriff durchzuführen, wodurch die Produktivität in Entwicklung, Data Science und Geschäftsprozessen gesteigert wird.

Der Anna Mobile LLM Agent ist ein dialogorientiertes KI-Framework, das für eine nahtlose Integration in die mobile App von Anna Money entwickelt wurde. Es verwendet große Sprachmodelle, um natürliche Spracheingaben der Nutzer zu interpretieren, Echtzeit-Kontodaten und Transaktionen über sichere APIs abzurufen und Aufgaben wie Ausgabenklassifizierung, Transaktionszusammenfassungen und Budgetberatung durchzuführen. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge, Trigger und Kontextspeicher konfigurieren, um den Agenten an spezielle Finanz-Workflows anzupassen. Mit integrierter Unterstützung für OpenAI, Azure OpenAI und lokale Transformator-Modelle sowie einer React Native-Oberfläche sorgt der Agent für reaktionsschnelle, sichere und personalisierte Finanzhilfen auf iOS- und Android-Geräten.

Azeerc-AI ist ein entwicklerorientiertes Framework, das eine schnelle Konstruktion intelligenter Agenten ermöglicht, indem es große Sprachmodell(LLM)-Aufrufe, Werkzeugintegrationen und Speichermanagement orchestriert. Es bietet eine Plugin-Architektur, bei der Sie benutzerdefinierte Werkzeuge registrieren können—wie Websuche, Datenfetcher oder interne APIs—und dann komplexe, mehrstufige Workflows skripten. Eingebaute dynamische Speicher erlauben es Agenten, vergangene Interaktionen zu erinnern und abzurufen. Mit minimalem Boilerplate können Sie Konversationsbots oder aufgaben-spezifische Agenten starten, deren Verhalten anpassen und in jeder Python-Umgebung bereitstellen. Sein erweiterbares Design passt zu Anwendungsfällen von Kundensupport-Chats bis hin zu automatisierten Forschungsassistenten.

GPT-agents ist ein entwicklerorientiertes Toolkit, das die Erstellung und Orchestrierung autonomer KI-Agenten mit GPT vereinfacht. Es bietet eingebaute Agent-Klassen, ein modulares Tool-Integrationssystem und eine persistente Speicherverwaltung zur Unterstützung des laufenden Kontextes. Das Framework handhabt Gesprächsplanungs-Schleifen und Multi-Agent-Kollaborationen, sodass Sie Ziele zuweisen, Unteraufgaben planen und Agenten für komplexe Workflows verknüpfen können. Unterstützt anpassbare Tools, Modelauswahl und Fehlerbehandlung für eine robuste, skalierbare Automatisierung in verschiedenen Domänen.

ZhipuAI Agent to OpenAI ist ein spezialisiertes Agenten-Framework, das ZhipuAI’s Chat-Completion-Dienste mit OpenAI-ähnlichen Agenten-Schnittstellen verbindet. Es bietet ein Python-SDK, das das Funktionsaufruf-Paradigma von OpenAI widerspiegelt und Drittanbieter-Tool-Integrationen unterstützt. Entwickler können benutzerdefinierte Tools definieren, externe APIs anrufen und den Gesprächskontext über mehrere Runden beibehalten. Das Framework kümmert sich um Request-Orchestrierung, dynamische Prompt-Konstruktion und Response-Parsing, liefert strukturierte Ausgaben im OpenAI ChatCompletion-Format. Durch die Abstraktion der API-Unterschiede ermöglicht es die nahtlose Nutzung chinesischer Modelle innerhalb bestehender OpenAI-Workflows. Ideal für den Bau von Chatbots, virtuellen Assistenten und automatisierten Workflows, die chinesische LLM-Fähigkeiten benötigen, ohne bestehende OpenAI-Codebasen zu verändern.

Autonomys Agents befähigt Entwickler, autonome KI-Agenten zu erstellen, die komplexe Aufgaben ohne manuellen Eingriff ausführen können. Basierend auf Python bietet das Framework Tools zur Definition von Agentenverhalten, Integration externer APIs und benutzerdefinierter Funktionen sowie zur Pflege des Gesprächsspeichers über Interaktionen hinweg. Agenten können in Multi-Agenten-Setups zusammenarbeiten, Wissen teilen und Aktionen koordinieren. Observability-Module bieten Echtzeit-Logging, Leistungstracking und Debugging-Insights. Mit seiner modularen Architektur können Teams Kernkomponenten erweitern, neue LLMs integrieren und Agenten in verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Ob bei der Automatisierung des Kundensupports, der Datenanalyse oder der Orchestrierung von Forschungs-Workflows – Autonomys Agents vereinfacht die End-to-End-Entwicklung und -Verwaltung intelligenter autonomer Systeme.

Bot-With-Plan bietet eine modulare Python-Vorlage zum Erstellen von KI-Agenten, die zuerst einen detaillierten Plan vor der Ausführung generieren. Es nutzt OpenAI GPT, um Benutzeranweisungen zu analysieren, Aufgaben in sequenzielle Schritte zu zerlegen, den Plan zu validieren und anschließend jeden Schritt durch externe Tools wie Websuche oder Rechner auszuführen. Das Framework umfasst Prompt-Management, Plan-Parsing, Ausführungssteuerung und Fehlerbehandlung. Durch die Trennung von Planungs- und Ausführungsphasen bietet es bessere Kontrolle, einfacheres Debugging und eine klare Struktur für die Erweiterung mit neuen Tools oder Fähigkeiten.

Cerebellum bietet eine modulare Plattform, auf der Entwickler Agenten mithilfe deklarativer Pläne definieren, die aus sequenziellen Schritten oder Tool-Aufrufen bestehen. Jeder Plan kann eingebaute oder benutzerdefinierte Tools aufrufen – wie API-Connectoren, Retriever oder Datenprozessoren – über eine einheitliche Schnittstelle. Speichermodule ermöglichen es Agenten, Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern, abzurufen und zu vergessen, was kontextbewusste und zustandsabhängige Interaktionen ermöglicht. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Hugging Face), unterstützt die Registrierung eigener Tools und verfügt über eine ereignisgesteuerte Ausführungsmaschine für Echtzeitsteuerung. Mit Logging, Fehlerbehandlung und Plugin-Hooks erhöht Cerebellum die Produktivität und erleichtert die schnelle Entwicklung von Agenten für Automatisierung, virtuelle Assistenten und Forschungsanwendungen.

ChainLite vereinfacht die Erstellung von KI-Agenten, indem es die Komplexität der LLM-Orchestrierung in wiederverwendbare Kettenmodule abstrahiert. Mit einfachen Python-Dekoratoren und Konfigurationsdateien definieren Entwickler das Verhalten der Agenten, Tool-Schnittstellen und Speicherstrukturen. Das Framework integriert sich mit beliebten LLM-Anbietern (OpenAI, Cohere, Hugging Face) und externen Datenquellen (APIs, Datenbanken), sodass Agenten Echtzeitinformationen abrufen können. Mit einer integrierten browserbasierten UI, die von Streamlit unterstützt wird, können Benutzer den Token-basierten Gesprächsverlauf inspizieren, Eingabeaufforderungen debuggen und Ablaufdiagramme der Kettenvisualisierung anzeigen. ChainLite unterstützt mehrere Bereitstellungsziele, von der lokalen Entwicklung bis zu Produktionscontainern, und ermöglicht nahtlose Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Ingenieuren und Produktteams.