Divine Agent ist eine umfassende KI-Agenten-Plattform, die die Gestaltung, Entwicklung und Bereitstellung autonomer digitaler Worker vereinfacht. Durch den intuitiven visuellen Workflow-Builder können Benutzer das Verhalten des Agenten als Abfolge von Knoten definieren, eine Verbindung zu beliebigen REST- oder GraphQL-APIs herstellen und aus unterstützten LLMs wie OpenAI und Google PaLM wählen. Das integrierte Speicher-Modul erhält den Kontext über Sitzungen hinweg, während Echtzeit-Analysen Nutzung, Leistung und Fehler verfolgen. Nach Tests können die Agenten als HTTP-Endpunkte bereitgestellt oder in Kanäle wie Slack, E-Mail und benutzerdefinierte Anwendungen integriert werden, was eine schnelle Automatisierung von Kundenservice-, Verkaufs- und Wissensaufgaben ermöglicht.

Nova bietet ein umfassendes Toolset zur Erstellung autonomer KI-Agenten in Python. Es enthält einen Planer, der Ziele in umsetzbare Schritte zerlegt, ein Pluginsystem zur Integration externer Tools oder APIs und ein Speicher-Modul zur Speicherung und Abfrage von Konversationskontexten. Entwickler können benutzerdefinierte Verhaltensweisen konfigurieren, Agentenentscheidungen durch Protokolle verfolgen und die Funktionalität mit minimalem Code erweitern. Nova vereinfacht den gesamten Lebenszyklus des Agenten von Design bis Einsatz.

Connery SDK ist ein umfassendes Framework, das die Erstellung von KI-Agenten erleichtert. Es stellt Client-Bibliotheken für Node.js, Python, Deno und den Browser bereit, mit denen Entwickler Agentenverhalten definieren, externe Tools und Datenquellen integrieren, Langzeitspeicher verwalten und eine Verbindung zu mehreren LLMs herstellen können. Mit integrierter Telemetrie und Deployment-Utilities beschleunigt Connery SDK den gesamten Lebenszyklus des Agenten von der Entwicklung bis zur Produktion.

JASA stellt eine umfassende Sammlung von Java-Bibliotheken für den Bau und Betrieb von Multi-Agenten-Systemsimulationen bereit. Es unterstützt das Management des Agentenlebenszyklus, Ereignisplanung, asynchronen Nachrichtenversand und Umgebungsmodellierung. Entwickler können Kernklassen erweitern, um benutzerdefinierte Verhaltensweisen zu implementieren, externe Datenquellen zu integrieren und Simulationsergebnisse zu visualisieren. Das modulare Design und die klare API-Dokumentation erleichtern schnelle Prototypenentwicklung und Skalierbarkeit, was es für akademische Forschung, Lehre und Machbarkeitsstudien im auf Agenten basierenden Modellieren geeignet macht.

multiagent-golang bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Multi-Agent-Systemen in Go. Es führt eine Agent-Abstraktion ein, bei der jeder Agent mit verschiedenen Sensoren ausgestattet werden kann, um seine Umgebung wahrzunehmen, und Aktuatoren, um Aktionen auszuführen. Agenten laufen gleichzeitig mit Go-Routinen und kommunizieren über dedizierte Nachrichtenkanäle. Das Framework umfasst zudem eine Umweltsimulationsebene für Ereignisse, Management des Agentenlebenszyklus und Zustandsüberwachung. Entwickler können Verhaltensweisen der Agenten leicht erweitern oder anpassen, Simulationsparameter konfigurieren und zusätzliche Module für Logging oder Analytik integrieren. Es erleichtert die Erstellung skalierbarer, gleichzeitiger Simulationen für Forschung und Prototyping.