Der AI Agent Marketplace basiert auf Next.js und React, um einen zentralen Hub zu bieten, in dem Nutzer eine Vielzahl von KI-Agenten durchsuchen, bewerten und bereitstellen können. Die Plattform zieht Metadaten der Agenten aus Community-Beiträgen, bietet detaillierte Beschreibungen, Fähigkeitstags und Live-Demos im Browser. Nutzer können Agenten nach Domäne, Funktion oder Technologieanbieter filtern. Für Entwickler umfasst das Open-Source-Repository eine modulare Architektur mit Unterstützung für die Hinzufügung neuer Agenten, API-Endpunkt-Konfiguration und UI-Anpassungen. Bereitstellungsoptionen sind Hosting auf Vercel oder lokale Docker-Container. Durch die Konsolidierung verschiedener KI-Agenten-Projekte in eine durchsuchbare Oberfläche beschleunigt der Marktplatz Experimente, Zusammenarbeit und die Integration in Produktionsprozesse.

AI-Short-Video-Engine orchestriert mehrere KI-Module in einer End-to-End-Pipeline, um benutzerdefinierte Texteingaben in fertiggestellte Kurzvideos umzuwandeln. Zuerst nutzt das System große Sprachmodelle, um Storyboard und Skript zu generieren. Danach erstellt Stable Diffusion Szenenbilder, während Bark realistische Sprachaufnahmen liefert. Die Engine fügt Bilder, Textüberlagerungen und Audio zu einem zusammenhängenden Video zusammen, wobei Übergänge und Hintergrundmusik automatisch hinzugefügt werden. Die pluginbasierte Architektur ermöglicht die Anpassung jeder Phase: vom Austausch alternativer Text-zu-Bild- oder TTS-Modelle bis zur Anpassung der Videoauflösung und Stilvorlagen. Bereitgestellt via Docker oder nativen Python, bietet es sowohl CLI-Befehle als auch RESTful-API-Endpunkte, um die Integration von KI-gesteuerter Videoproduktion in bestehende Arbeitsabläufe nahtlos zu gestalten.

Aladin bietet eine modulare Architektur, die Entwicklern die Definition autonomer Agenten auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) ermöglicht. Jeder Agent kann Speicher-Backends (z. B. SQLite, In-Memory) laden, dynamische Prompt-Vorlagen nutzen und benutzerdefinierte Plugins für externe API-Aufrufe oder lokale Befehle integrieren. Es verfügt über einen Aufgabenplaner, der High-Level-Ziele in sequentielle Aktionen aufteilt, diese in der Reihenfolge ausführt und basierend auf LLM-Feedback wiederholt. Die Konfiguration erfolgt über YAML-Dateien und Umgebungsvariablen, was die Anpassung an verschiedene Anwendungsfälle erleichtert. Nutzer können Aladin via Docker Compose oder Pip-Installation bereitstellen. Die CLI und FastAPI-basierte HTTP-Endpunkte ermöglichen es, Agenten auszulösen, die Ausführung zu überwachen und Speicherzustände zu inspizieren, was die Integration in CI/CD-Pipelines, Chat-Schnittstellen oder benutzerdefinierte Dashboards erleichtert.

Cargoship bietet eine vereinfachte Lösung zur Integration von KI in Ihre Anwendungen, ohne dass Kenntnisse im maschinellen Lernen erforderlich sind. Wählen Sie aus unserer Sammlung von Open-Source-KI-Modellen, die bequem in Docker-Containern verpackt sind. Indem Sie den Container ausführen, können Sie die Modelle mühelos bereitstellen und über eine gut dokumentierte API darauf zugreifen. Dies erleichtert Entwicklern aller Fähigkeitsstufen, komplexe KI-Funktionen in ihre Software zu integrieren, wodurch die Entwicklungszeit verkürzt und die Komplexität reduziert wird.

ClassiCore-Public bietet eine umfassende Umgebung zum Erstellen, Optimieren und Bereitstellen von Klassifikationsmodellen. Es verfügt über einen intuitiven Pipeline-Builder, der rohen Datenimport, Reinigung und Feature-Engineering handhabt. Der integrierte Modell-Zoo umfasst Algorithmen wie Random Forests, SVMs und Deep-Learning-Architekturen. Automatisierte Hyperparameter-Optimierung nutzt Bayesian-Optimization, um optimale Einstellungen zu finden. Trainierte Modelle können als RESTful-APIs oder Microservices bereitgestellt werden, mit Überwachungs-Dashboards zur Echtzeit-Performance-Überwachung. Erweiterbare Plugins erlauben es Entwicklern, benutzerdefinierte Vorverarbeitung, Visualisierungen oder neue Bereitstellungsziele hinzuzufügen, was ClassiCore-Public ideal für industrielles Klassifikations-Scaling macht.

OmniMind0 ist ein umfassendes, agentenbasiertes KI-Framework in Python, das die Erstellung und Orchestrierung mehrerer autonomer Agenten ermöglicht. Jeder Agent kann so konfiguriert werden, dass er spezifische Aufgaben übernimmt — wie Datenabruf, Zusammenfassung oder Entscheidungsfindung — während sie den Zustand über pluggable Speicher-Backends wie Redis oder JSON-Dateien teilen. Die integrierte Plugin-Architektur ermöglicht die Erweiterung der Funktionalität mit externen APIs oder benutzerdefinierten Befehlen. Es unterstützt Modelle von OpenAI, Azure und Hugging Face und bietet Einsatzmöglichkeiten über CLI, REST-API-Server oder Docker für flexible Integration in Ihre Workflows.

Stellar Chat befähigt Teams, Konversations-KI-Agenten zu erstellen, indem es ein robustes Framework bereitstellt, das LLM-Interaktionen, Speicherverwaltung und Tool-Integrationen abstrahiert. Im Kern verfügt es über eine erweiterbare Pipeline, die die Vorverarbeitung von Benutzereingaben, die Kontextanreicherung durch vektorbasierte Speicherabrufe und die LLM-Invokation mit konfigurierbaren Prompt-Strategien steuert. Entwickler können beliebte Vektorspeicherlösungen wie Pinecone, Weaviate oder FAISS integrieren und Drittanbieter-APIs oder eigene Plugins für Websuche, Datenbankabfragen oder Unternehmensanwendungen nutzen. Mit Unterstützung für Streaming-Ausgaben und Echtzeit-Feedback-Schleifen sorgt Stellar Chat für reaktionsschnelle Nutzererlebnisse. Es enthält auch Starter-Vorlagen und Best-Practice-Beispiele für Kundenservice-Bots, Wissens-Suche und interne Automatisierung. Mit Docker oder Kubernetes bereitgestellt, skaliert es, um den Produktionsanforderungen gerecht zu werden und bleibt unter der MIT-Lizenz vollständig Open-Source.

DocumentAI-Backend ist ein leichtgewichtiges Backend-Framework, das die Extraktion von Text, Formularfeldern und strukturierten Daten aus Dokumenten automatisiert. Es bietet REST-API-Endpunkte zum Hochladen von PDFs oder Bildern, verarbeitet sie mit Google Document AI und OCR-Fallback und gibt geparste Ergebnisse im JSON-Format zurück. Entwickelt mit Python, FastAPI und Docker, ermöglicht es eine schnelle Integration in bestehende Systeme, skalierbare Deployments und Anpassungen durch konfigurierbare Pipelines und Middleware.

Sys-Agent bietet eine sichere, selbstgehostete Umgebung, in der Benutzer natürliche Sprachbefehle ausgeben, um systembezogene Aufgaben durchzuführen. Es verbindet sich mit KI-Backends wie OpenAI, lokalen LLMs oder anderen Modellservices und übersetzt Eingaben in Shell-Befehle, Dateioperationen und Infrastrukturüberprüfungen. Benutzer können Eingaben anpassen, Aufgabenvorlagen definieren, über Docker oder Kubernetes skalieren und die Funktionalität durch Plugins erweitern. Sys-Agent protokolliert alle Aktionen und bietet Prüfpfade, um Transparenz und Sicherheit zu gewährleisten.