Agents Factory bietet eine umfassende Umgebung zur Erstellung autonomer Agenten, die mit modernsten Sprach- und domänenspezifischen Modellen betrieben werden. Durch den intuitiven Drag-and-Drop-Workflow-Builder können Benutzer Agentenverhalten durch das Definieren von Auslösern, Aktionen und Entscheidungspunkten zusammenstellen. Die Plattform enthält eine Bibliothek mit vorgefertigten Agentenvorlagen, von Kundenservice-Bots bis hin zu Datenanalysetools, die an spezifische Geschäftsanforderungen angepasst werden können. Agents Factory unterstützt auch die Integration mit Drittanbieterdiensten über REST-API und Webhooks, sodass Agenten Daten von CRMs, Datenbanken und SaaS-Tools abrufen können. Echtzeitüberwachungsdashboards ermöglichen die Verfolgung von Agentenaktivitäten, Leistungskennzahlen und Protokollen für Debugging. Eingebaute Terminplanung und Ereignissteuerung erlauben es, Aufgaben nach Bedarf oder nach Zeitplan auszuführen, um eine zuverlässige und skalierbare Automatisierung in Organisationen zu gewährleisten.

Agentin ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern hilft, intelligente Agenten zu bauen, die planen, handeln und lernen können. Es bietet Abstraktionen zur Verwaltung von Gesprächsgedächtnis, Integration externer Tools oder APIs und zur Orchestrierung mehrerer Agenten in parallelen oder hierarchischen Workflows. Mit konfigurierbaren Planermodulen und Unterstützung für benutzerdefinierte Tool-Wrapper ermöglicht Agentin eine schnelle Prototypentwicklung autonomer Datenverarbeitungsagenten, Kundenservice-Bots oder Forschungsassistenten. Das Framework bietet auch erweiterbare Logging- und Monitoring-Hooks, die die Nachverfolgung von Entscheidungen der Agenten und die Fehlerbehebung bei komplexen mehrstufigen Interaktionen erleichtern.

Agents-Prompts ist ein umfassendes GitHub-Repository, das Entwicklern eine strukturierte Sammlung anpassbarer Vorlage-Vorlagen für den Aufbau intelligenter KI-Agenten bietet. Diese Vorlagen decken Kernfunktionen wie Speicherverwaltung, dynamische Anweisungsaktualisierung, Multi-Agent-Orchestrierung, Entscheidungslogik und API-Integration ab. Nutzer können Vorlagen kombinieren, um Agentenrollen, Aufgaben und Gesprächsabläufe zu definieren, was schnelle Experimente und Prototypen ermöglicht. Das Repository enthält außerdem Code-Beispiele für die Schnittstellen zu führenden LLM-Diensten, Beispiele für die Verkettung von Agentenaktionen und Richtlinien für bewährte Verfahren bei der Gestaltung autonomer Workflows. Durch die Nutzung dieser wiederverwendbaren Vorlage-Muster können Teams die Entwicklung beschleunigen, Konsistenz zwischen Agenten wahren und sich auf höhere Anwendungsebene konzentrieren anstatt auf low-level Prompt-Engineering.

Das Linguistic Agent System ist ein Open-Source-Python-Framework für den Bau intelligenter Agenten, die Sprachmodelle nutzen, um Aufgaben zu planen und auszuführen. Es umfasst Komponenten für Gedächtnisverwaltung, Tool-Registrierung, Planer und Ausführer, die es Agenten ermöglichen, Kontext zu bewahren, externe APIs aufzurufen, Websuchen durchzuführen und Workflows zu automatisieren. Über YAML konfigurierbar, unterstützt es mehrere LLM-Anbieter und ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, Inhaltszusammenfassungen und autonome Assistenten. Entwickler können die Funktionalität erweitern, indem sie benutzerdefinierte Tools und Speicher-Backends erstellen und Agenten lokal oder auf Servern bereitstellen.