FMAS (Flexible Multi-Agent System) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Erstellung, Ausführung und Visualisierung von Multi-Agenten-Simulationen. Sie können Agenten mit benutzerdefinierter Entscheidungslogik definieren, ein Umweltmodell konfigurieren, Kommunikationskanäle einrichten und skalierbare Simulationen durchführen. FMAS bietet Anschlüsse für die Überwachung des Agentenstatus, Fehlerbehebung bei Interaktionen und Ergebnisausgaben. Die modulare Architektur unterstützt Plugins für Visualisierung, Metriksammlung und Integration mit externen Datenquellen, was es ideal für Forschung, Bildung und Realwelt-Prototypen autonomer Systeme macht.

Im Kern bietet LionAGI eine modulare Architektur zur Definition und Ausführung abhängiger Aufgabenstufen, die komplexe Probleme in logische Komponenten unterteilen, die sequenziell oder parallel verarbeitet werden können. Jede Stufe kann eine benutzerdefinierte Eingabeaufforderung, Speicher und Entscheidungslogik nutzen, um das Verhalten basierend auf vorherigen Ergebnissen anzupassen. Entwickler können unterstützte LLM-APIs oder selbst gehostete Modelle integrieren, Beobachtungsräume konfigurieren und Aktionszuordnungen definieren, um Agenten zu erstellen, die planen, urteilen und über mehrere Zyklen lernen. Eingebaute Protokollierung, Fehlerbehebung und Analysetools ermöglichen eine Echtzeitüberwachung und iterative Verfeinerung. Ob bei Automatisierung von Forschungsflows, Berichtgenerierung oder Orchestrierung autonomer Prozesse – LionAGI beschleunigt die Entwicklung intelligenter, adaptiver KI-Agenten mit minimalem Boilerplate.

LinkAgent bietet einen leichten Microkernel zum Aufbau von KI-Agenten mit austauschbaren Komponenten. Benutzer können Backend-Sprachmodelle, Abrissmodule und externe APIs als Werkzeuge registrieren und sie dann mithilfe integrierter Planer und Router zu Arbeitsabläufen zusammenstellen. LinkAgent unterstützt Speicher-Handler für die Kontextpersistenz, dynamische Tool-Invokation und konfigurierbare Entscheidungslogik für komplexe mehrstufige Überlegungen. Mit minimalem Code können Teams Aufgaben wie QA, Datenextraktion, Prozessorchestrierung und Berichtserstellung automatisieren.

sma-begin richtet eine optimierte Codebasis ein, um KI-gesteuerte Agenten zu erstellen, indem es gängige Komponenten wie Eingabeverarbeitung, Entscheidungslogik und Ausgabeerzeugung abstrahiert. Im Kern implementiert es eine Agentenschleife, die eine LLM abfragt, die Antwort interpretiert und optional integrierte Tools wie HTTP-Clients, Dateihandler oder benutzerdefinierte Skripte ausführt. Speichermodule ermöglichen es dem Agenten, frühere Interaktionen oder Kontexte abzurufen, während Prompt-Ketten Mehr-Schritt-Workflows unterstützen. Fehlerbehandlung fängt API-Fehler oder ungültige Tool-Ausgaben ab. Entwickler müssen nur die Prompts, Tools und gewünschten Verhaltensweisen definieren. Mit minimalem Boilerplate beschleunigt sma-begin die Prototypentwicklung von Chatbots, Automatisierungsskripten oder domänenspezifischen Assistenten auf jeder Python-unterstützten Plattform.