Augini erlaubt Entwicklern, intelligente Agenten zu definieren, die Nutzereingaben interpretieren, externe APIs aufrufen, kontextbewussten Speicher laden und kohärente, mehrstufige Antworten liefern. Benutzer können jeden Agenten mit anpassbaren Werkzeugsets für Websuche, Datenbankabfragen, Dateimanagement oder benutzerdefinierte Python-Funktionen konfigurieren. Das integrierte Speichermodul bewahrt den Gesprächszustand über Sessions hinweg auf und sorgt für Kontextkontinuität. Die deklarative API von Augini ermöglicht den Bau komplexer mehrstufiger Workflows mit Verzweigungen, Wiederholungen und Fehlerbehandlung. Es integriert sich nahtlos mit führenden LLM-Anbietern wie OpenAI, Anthropic und Azure AI und unterstützt die Bereitstellung als eigenständige Skripte, Docker-Container oder skalierbare Microservices. Augini befähigt Teams, AI-gesteuerte Agenten schnell zu prototypisieren, zu testen und in Produktionsumgebungen zu warten.

CAMEL-AI ist ein Python-basiertes Framework, das Entwicklern und Forschern ermöglicht, mehrere autonome KI-Agenten auf Basis von LLMs zu erstellen, zu konfigurieren und auszuführen. Es bietet integrierte Unterstützung für retrieval-augmented generation (RAG), externe Tool-Nutzung, Agenten-Kommunikation, Speicher- und Zustandsverwaltung sowie Scheduling. Mit modularen Komponenten und einfacher Integration können Teams komplexe Multi-Agenten-Systeme prototypes, Workflows automatisieren und Experimente auf verschiedenen LLM-Backends skalieren.

HMAS ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung hierarchischer Multi-Agenten-Systeme ermöglicht. Es bietet Abstraktionen für die Definition von Agentenhierarchien, Inter-Agent-Kommunikationsprotokollen, Umweltintegration und integrierte Trainingsschleifen. Forscher und Entwickler können HMAS verwenden, um komplexe Agenteninteraktionen zu prototypisieren, koordinierte Politiken zu trainieren und die Leistung in simulierten Umgebungen zu bewerten. Das modulare Design erleichtert die Erweiterung und Anpassung von Agenten, Umgebungen und Trainingsstrategien.

Jaaz ist ein erweiterbarer KI-Agenten-Framework, das für die Erstellung hochinteraktiver Chatbot- und Sprachassistentenlösungen entwickelt wurde. Basierend auf Node.js und JavaScript bietet es Kernmodule für Dialogverwaltung, kontextsensitives Langzeitgedächtnis und Drittanbieter-API-Integration, um dynamische Tool-Nutzung während der Konversationen zu ermöglichen. Entwickler können benutzerdefinierte Fähigkeiten definieren, große Sprachmodelle für natürliche Sprachverständnis nutzen und Sprach-zu-Text- sowie Text-zu-Sprach-Engines für sprachgesteuerte Erfahrungen integrieren. Die modulare Architektur von Jaaz vereinfacht den Einsatz in Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen und unterstützt schnelle Prototypenerstellung sowie produktionsreife Workflows.

AI Coder Buddy ist ein KI-gesteuerter Programmierassistent, der darauf abzielte, Ihre Produktivität zu steigern. Er unterstützt über 90 Programmiersprachen, Frameworks und Bibliotheken und bietet mehr als 145.000 durchsuchbare Codebeispiele. Egal, ob Sie ein Anfänger sind, der Anleitung benötigt, oder ein erfahrener Entwickler, der seinen Arbeitsablauf beschleunigen möchte, AI Coder Buddy bietet die Werkzeuge und den Support, die Sie benötigen, um intelligenter und effizienter zu codieren.

Avalon-LLM ist ein auf Python basierendes Multi-Agenten-KI-Framework, das es Nutzern ermöglicht, mehrere LLM-gesteuerte Agenten in einer koordinierten Umgebung zu orchestrieren. Jeder Agent kann mit spezifischen Tools konfiguriert werden – einschließlich Web-Suche, Dateioperationen und benutzerdefinierten APIs – um spezialisierte Aufgaben auszuführen. Das Framework unterstützt Speichermodule für die Speicherung von Gesprächskontexten und langfristigem Wissen, Chain-of-Thought-Schlussfolgerung zur Verbesserung der Entscheidungsfindung sowie integrierte Bewertungs-Pipelines zur Leistungsbenchmarking. Avalon-LLM bietet ein modulares Plugin-System, das es Entwicklern erleichtert, Komponenten wie Modellanbieter, Toolkits und Speicher zu ergänzen oder zu ersetzen. Mit einfachen Konfigurationsdateien und Kommandozeilenschnittstellen können Benutzer autonome KI-Workflows für Forschung, Entwicklung und Produktion bereitstellen, überwachen und erweitern.

SWE-agent ist ein entwicklerorientiertes KI-Agenten-Framework, das mit GitHub integriert ist, um Codeprobleme autonom zu diagnostizieren und zu beheben. Es läuft in Docker oder GitHub Codespaces, nutzt dein bevorzugtes Sprachmodell und ermöglicht die Konfiguration von Tool-Bundles für Aufgaben wie Linting, Testing und Deployment. SWE-agent erstellt klare Aktionspfade, zieht Änderungen per Pull-Request ein und bietet Einblicke über den Trajectory Inspector, sodass Teams den Code-Review, die Fehlerbehebung und die Repository-Aufräumarbeiten effizient automatisieren können.