Labs ist eine Open-Source-, integrierbare domänenspezifische Sprache, die für die Definition und Ausführung von KI-Agenten mit großen Sprachmodellen konzipiert ist. Es stellt Konstrukte bereit, um Eingabeaufforderungen zu deklarieren, Kontexte zu verwalten, bedingt zu verzweigen und externe Werkzeuge (z.B. Datenbanken, APIs) zu integrieren. Mit Labs beschreiben Entwickler Agenten-Workflows als Code und orchestrieren mehrstufige Aufgaben wie Datenabruf, Analyse und Generierung. Das Framework kompiliert DSL-Skripte in ausführbare Pipelines, die lokal oder in der Produktion ausgeführt werden können. Labs unterstützt interaktives REPL, Kommandozeilen-Tools und lässt sich in Standard-LLM-Anbieter integrieren. Seine modulare Architektur ermöglicht einfache Erweiterungen mit benutzerdefinierten Funktionen und Dienstprogrammen, um schnelle Prototypen und wartbare Agentenentwicklung zu fördern. Das leichte Runtime gewährleistet geringe Ressourcenbelastung und nahtlose Einbettung in bestehende Anwendungen.

MultiLang Status Agents ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das demonstriert, wie man plattformübergreifende Statusprüfungsagenten mit mehreren Programmiersprachen erstellt und bereitstellt. Es bietet Codebeispiele in Python, C# und JavaScript, die mit Semantic Kernel und OpenAI GPT APIs integriert sind, um Service-Gesundheits- oder Statusendpunkte abzufragen. Das Framework standardisiert die Arbeitsabläufe der Agenten, einschließlich Prompt-Erstellung, API-Authentifizierung, Ergebnisparsing und Zusammenfassung. Nutzer können die Agenten erweitern oder anpassen, um neue Serviceintegrationen hinzuzufügen, Sprachprompts zu modifizieren oder die Agenten in Webanwendungen und Admin-Panels einzubetten. Durch die Abstraktion sprachspezifischer Implementierungen beschleunigt das Framework die Entwicklung konsistenter, KI-gesteuerter Überwachungstools in verschiedenen Tech-Stacks.

NeXent ist ein flexibles KI-Agenten-Framework, mit dem Sie benutzerdefinierte digitale Worker über YAML oder Python SDK definieren können. Sie können mehrere LLMs, externe APIs und Toolchains in modulare Pipelines integrieren. Eingebaute Speichermodule ermöglichen zustandsbehaftete Interaktionen, während ein Überwachungs-Dashboard Echtzeiteinblicke bietet. NeXent unterstützt lokale und Cloud-Bereitstellung, Docker-Container und skaliert horizontal für Unternehmensanforderungen. Das Open-Source-Design fördert Erweiterbarkeit und communitygetriebene Plugins.

AgentMesh ist ein Entwickler-Framework, das es erlaubt, einzelne KI-Agenten zu registrieren und zu einem dynamischen Netz zu verbinden. Jeder Agent kann sich auf eine spezielle Aufgabe spezialisieren — beispielsweise LLM-Prompting, Abruf oder eigene Logik — und AgentMesh übernimmt Routing, Lastverteilung, Fehlerbehandlung und Telemetrie im gesamten Netzwerk. Dadurch können komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe erstellt, Agenten hintereinander geschaltet und die Ausführung horizontal skaliert werden. Mit anschlussfähigen Übertragungsprotokollen, zustandsorientierten Sitzungen und Erweiterungspunkten beschleunigt AgentMesh die Erstellung robuster, verteilter KI-Agentensysteme.

Der Multi-LLM Dynamic Agent Router ist ein Open-Architecture-Framework zum Aufbau von KI-Agenten-Kollaborationen. Es verfügt über einen dynamischen Router, der Teilanfragen an das optimale Sprachmodell weiterleitet, und eine GraphQL-Schnittstelle, um composite Prompts, Abfrageergebnisse und Zusammenführungen zu definieren. Dadurch können Entwickler komplexe Aufgaben in Mikro-Prompts zerlegen, an spezialisierte LLMs weiterleiten und Ausgaben programmatisch wieder zusammenfügen, was zu höherer Relevanz, Effizienz und Wartbarkeit führt.

Das Stella Framework ermöglicht es Entwicklern, robuste KI-Agenten zu bauen, die Kontext bewahren, toolgestützte Aktionen durchführen und dynamische Gesprächserlebnisse liefern. Durch die Abstraktion der Komplexitäten bei LLM-Integrationen bietet Stella provider-unabhängige Adapter für OpenAI, Hugging Face und self-hosted Modelle. Agenten können anpassbare Speicher verwenden, um Benutzerdaten und Gesprächshistorien abzurufen, und Plugins ermöglichen Interaktionen mit externen APIs, Datenbanken oder Diensten. Die integrierte Orchestrierungs-Engine steuert Entscheidungsprozesse, während eine kompakte DSL die Definition von Aktionen, Tool-Aufrufen und Antwortbehandlungen erleichtert. Ob Kundenservice-Bots, Forschungsassistenten oder Workflow-Automatisierer – Stella bietet eine skalierbare Grundlage für den Einsatz von Produktions-KI-Agenten.

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.

AgentLLM ist ein webbasierter KI-Agentenrahmen, mit dem Benutzer autonome Agenten über eine grafische Oberfläche oder JSON-Definitionen erstellen, konfigurieren und ausführen können. Agenten können mehrstufige Workflows planen, indem sie Aufgaben logisch durchdenken, Code über Python-Tools oder externe APIs aufrufen, Gespräche und Speicher verwalten und sich basierend auf Ergebnissen anpassen. Die Plattform unterstützt OpenAI, Azure oder selbstgehostete Modelle und bietet integrierte Tool-Integrationen für Websuche, Dateiverwaltung, mathematische Berechnungen und benutzerdefinierte Plugins. Entwickelt für Experimente und schnelle Prototypenerstellung vereinfacht AgentLLM den Aufbau intelligenter Agenten, die komplexe Geschäftsprozesse, Datenanalyse, Kundensupport und personalisierte Empfehlungen automatisieren können.

autogen4j ist eine leichte Java-Bibliothek, die die Komplexität beim Aufbau autonomer KI-Agenten abstrahiert. Es bietet Kernmodule für Planung, Speichersicherung und Aktionsausführung, sodass Agenten hochstufige Ziele in sequenzielle Unteraufgaben zerlegen können. Das Framework integriert sich mit LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Anthropic) und erlaubt die Registrierung benutzerdefinierter Tools (HTTP-Clients, Datenbank-Connectoren, Dateiein- und -ausgabe). Entwickler definieren Agenten durch eine fließende DSL oder Annotations, um Pipelines für Datenanreicherung, automatisierte Berichte und Chatbots schnell zusammenzustellen. Ein erweiterbares Plugin-System sorgt für Flexibilität und ermöglicht feinabgestimmtes Verhalten in verschiedenen Anwendungen.

Dev-Agent ist ein Open-Source-KI-Agent-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome Agenten schnell zu erstellen und bereitzustellen. Es kombiniert eine modulare Plugin-Architektur mit einfach konfigurierenbaren Tool-Invocation, einschließlich HTTP-Endpunkten, Datenbankabfragen und benutzerdefinierten Skripts. Agenten können eine persistenten Speicherschicht nutzen, um vergangene Interaktionen zu referenzieren, und mehrstufige Reasoning-Flows für komplexe Aufgaben orchestrieren. Mit integrierter Unterstützung für OpenAI GPT-Modelle definieren Benutzer das Verhalten der Agenten über einfache JSON- oder YAML-Spezifikationen. Das CLI-Tool verwaltet Authentifizierung, Sitzungsstatus und Protokollierung. Ob Kundenservice-Bots, Datenabrufassistenten oder automatisierte CI/CD-Helfer – Dev-Agent reduziert den Entwicklungsaufwand und ermöglicht eine nahtlose Erweiterung durch community-getriebene Plugins, bietet Flexibilität und Skalierbarkeit für vielfältige KI-basierte Anwendungen.

CamelAGI ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht. Es verfügt über eine Plugin-Architektur für benutzerdefinierte Werkzeuge, die Integration von Langzeitspeicher für die Kontextpersistenz sowie Unterstützung für mehrere große Sprachmodelle wie GPT-4 und Llama 2. Durch explizite Planungs- und Ausführungs-Module können Agenten Aufgaben zerlegen, externe APIs aufrufen und sich im Laufe der Zeit anpassen. Die Erweiterbarkeit und community-gesteuerte Entwicklung machen CamelAGI geeignet für Forschungsprototypen, Produktionssysteme und Bildungsprojekte.

IntelliConnect ist ein vielseitiges KI-Agenten-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente Agenten durch die Verbindung von LLMs (z.B. GPT-4) mit verschiedenen externen APIs und Diensten zu erstellen. Es unterstützt Multi-Schritt-Denken, kontextbewusste Werkzeugauswahl und Fehlerbehandlung, was es ideal macht, um komplexe Arbeitsabläufe wie Kundenservice, Datenextraktion aus Web oder Dokumenten, Terminplanung und mehr zu automatisieren. Das pluginbasierte Design ermöglicht einfache Erweiterungen, während integriertes Logging und Beobachtbarkeit die Überwachung der Agentenperformance und die Verfeinerung der Fähigkeiten im Lauf der Zeit unterstützen.