Fetch.ai ist eine Open-Source-Plattform und ein Software Development Kit (SDK), das zum Aufbau autonomer Agenten entwickelt wurde, die digitale Zwillinge in einem dezentralen Netzwerk repräsentieren. Es bietet ein Python- und Rust-SDK, ein Open Economic Framework (OEF) für Peer-Discovery und eine nahtlose Integration mit seinem Ledger für sichere Transaktionen. Entwickler können benutzerdefinierte Agentenfähigkeiten definieren – wie Marktherstellung, Datenbereitstellung oder Aufgabenbietung – und diese auf Test- oder Mainnet-Umgebungen bereitstellen. Fetch.ai-Agenten kommunizieren, verhandeln und führen Smart Contracts autonom aus, was eine leistungsstarke Koordination mehrerer Agenten für Lieferketten, IoT-Ökosysteme, Mobilitätsdienste, Energie-netzwerke und mehr ermöglicht.

Swarms arbeitet als Python-zentriertes Framework und webbasierte Schnittstelle, die es Nutzern ermöglicht, einzelne Agenten mit spezifischen Rollen, Speicherverwaltung und benutzerdefinierten Prompts zu konfigurieren. Nutzer definieren Agenteninteraktionen über einen visuellen Fluss-Builder oder YAML-Konfigurationen und orchestrieren komplexe Entscheidungsbäume, Diskussionen und kollaborative Aufgaben. Die Plattform unterstützt Plugin-Integrationen für Datenabfragen, Zugriff auf Wissensdatenbanken und Drittanbieter-APIs. Nach der Bereitstellung bietet Swarms eine Echtzeitüberwachung der Agentenaktivitäten, Leistungsmetriken und Protokolle. Es skaliert horizontal mit Container-Orchestrierungstools und ermöglicht groß angelegte KI-Simulationen, robotische Steuerungsarchitekturen oder intelligente Workflow-Automatisierungen. Die Open-Source-Architektur gewährleistet Erweiterbarkeit, Community-getriebene Verbesserungen und Self-Hosting-Optionen für volle Datenkontrolle.

Doraemon-Agent ist eine Open-Source-Python-Plattform und -Framework, das Entwicklern das Erstellen anspruchsvoller KI-Agenten ermöglicht. Es erlaubt die Integration benutzerdefinierter Plugins und externer Tools, das Beibehalten langfristiger Speicher über Sitzungen hinweg sowie die Ausführung von Chain-of-Thought-Planungen mit mehreren Schritten. Entwickler können Agentenrollen konfigurieren, Kontexte verwalten, Interaktionen protokollieren und die Funktionalität über eine Plugin-Architektur erweitern. Es vereinfacht die Erstellung autonomer Assistenten für Aufgaben wie Datenanalyse, Forschungsunterstützung oder Kundenservice-Automatisierung.