LLM-betriebene KI-Agenten sind darauf ausgelegt, die Erstellung autonomer Agenten durch die Koordination großer Sprachmodelle und externer Werkzeuge über eine modulare Architektur zu vereinfachen. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge mit standardisierten Schnittstellen definieren, Speicher-Backends konfigurieren, um den Zustand zu bewahren, und mehrstufige Denkketten einrichten, die LLM-Eingabeaufforderungen verwenden, um Aufgaben zu planen und auszuführen. Das AgentExecutor-Modul verwaltet Werkzeugaufrufe, Fehlerbehandlung und asynchrone Arbeitsabläufe, während integrierte Templates reale Szenarien wie Datenauszug, Kundensupport und Terminplanung veranschaulichen. Durch die Abstraktion von API-Aufrufen, Prompt-Engineering und Zustandsverwaltung reduziert das Framework Boilerplate-Code und beschleunigt Experimente, was es ideal für Teams macht, die benutzerdefinierte intelligente Automatisierungslösungen in Python erstellen.

LlamaIndex Supervisor ist ein entwicklerorientiertes Python-Framework zum Erstellen, Ausführen und Überwachen von KI-Agenten, die auf LlamaIndex basieren. Es bietet Werkzeuge zur Definition von Workflows als Knoten – wie Retrieval, Zusammenfassung und benutzerdefinierte Verarbeitung – und verbindet sie zu gerichteten Graphen. Der Supervisor überwacht jeden Schritt, validiert Ausgaben gegen Schemas, wiederholt bei Fehlern und protokolliert Metriken. Dadurch entstehen robuste, wiederholbare Pipelines für Aufgaben wie retrieval-gestützte Generierung, Dokumenten-QA und Datenextraktion aus verschiedensten Datensätzen.

Operit ist ein umfassendes Open-Source-KI-Agentenrahmenwerk, das entwickelt wurde, um die Erstellung autonomer Agenten für verschiedene Aufgaben zu vereinfachen. Durch die Integration mit LLMs wie OpenAIs GPT und lokalen Modellen ermöglicht es dynamisches Denken über mehrstufige Workflows. Benutzer können benutzerdefinierte Plugins zum Handling von Datenabruf, Web-Scraping, Datenbankabfragen oder Codeausführung definieren, während operit Sitzungs-Kontext, Speicher und Tool-Invocation verwaltet. Das Framework bietet eine klare API zum Aufbau, Testen und Bereitstellen von Agenten mit persistentem Zustand, konfigurierbaren Pipelines und Fehlerbehandlungsmechanismen. Egal, ob Sie Kundendienst-Bots, Forschungsassistenten oder geschäftliche Automatisierungsagenten entwickeln – die erweiterbare Architektur und robuste Tooling von Operit gewährleisten eine schnelle Prototypentwicklung und skalierbare Deployments.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Node.js- und Browser-Umgebungen. Es ermöglicht Entwicklern, Agentenverhalten zu definieren, mit großen Sprachmodell-APIs wie OpenAI und Hugging Face zu integrieren und mehrstufige Tool-Ausführungsworkflows zu orchestrieren. Das Framework unterstützt anpassbare Speicher-Backends für zustandsbehaftete Unterhaltungen, Tool-Registrierungen für Websuchen, Dateivorgänge und externe API-Aufrufe sowie plug-inbare Entscheidungsstrategien. Mit Taiat können Sie schnell Agenten prototypisieren, die autonom planen, argumentieren und Aufgaben ausführen, von Datenbeschaffung und Zusammenfassung bis zu automatisierter Codegenerierung und Konversationsassistenten.

Prometh.ai bietet eine umfassende Plattform zum Erstellen autonomer KI-Agenten, die mit verschiedenen Unternehmenssystemen wie Salesforce, HubSpot, SQL-Datenbanken und Zendesk verbunden werden können. Benutzer nutzen eine Drag-and-Drop-Oberfläche, um mehrstufige Workflows zu definieren, bedingte Logik festzulegen und Aufgaben zu planen. Agenten können eine Vielzahl von Aktivitäten ausführen, darunter das Generieren von Verkaufskontakten, das Triagieren von Support-Tickets, das Erstellen von Berichten und die Marktforschung. Das Orchestrierungskernsystem der Plattform verwaltet gleichzeitige Prozesse und Fehlerbehandlung, während integrierte Analyse-Dashboards die Leistung der Agenten visualisieren und eine kontinuierliche Optimierung ermöglichen.

Upstreet AI befähigt Unternehmen dazu, benutzerdefinierte KI-Agenten ohne Programmieraufwand zu entwerfen und bereitzustellen. Agenten können Datenquellen wie Salesforce, Google Sheets und SQL-Datenbanken verbinden, natürliche Sprachbefehle interpretieren und komplexe Workflows ausführen. Zum Beispiel kann ein Vertriebsagent Leads automatisch qualifizieren, personalisierte E-Mails senden und CRM-Einträge aktualisieren. Ein Kundendienst-Chatbot kann Helpdesk-Tickets verarbeiten, Lösungsvorschläge anbieten und Probleme eskalieren. Der visuelle Editor von Upstreet erlaubt es Nutzern, Trigger, bedingte Logik und Multi-Step-Prozesse zu definieren. Agenten laufen auf einer skalierbaren Cloud-Infrastruktur und unterstützen Webhooks, REST-APIs und ereignisgesteuerte Aktionen. Durch die Kombination vortrainierter Sprachmodelle mit sicheren Datenkonnektoren vereinfacht Upstreet AI die Automatisierung, reduziert manuelle Fehler und beschleunigt die Time-to-Value für Enterprise-Projekte.

AAGPT ist ein erweiterbares, Open-Source-KI-Agenten-Framework, das zum Bauen autonomer Agenten entwickelt wurde. Es ermöglicht die Definition von hochrangigen Zielen, die Verwaltung des Gesprächsspeichers, die Planung von Multi-Schritt-Aufgaben und die Integration externer Tools oder APIs. Mit einer einfachen Konfigurationsdatei und Python SDK können Sie das Verhalten der Agenten anpassen, benutzerdefinierte Aktionen definieren und Agenten bereitstellen, die mit Datenquellen interagieren, Befehle ausführen und aus vergangenen Interaktionen lernen, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

AI-Agents bietet ein modulares Toolkit zur Erstellung autonomer KI-Agenten, die Aufgabenplanung, Ausführung und Selbstüberwachung ermöglichen. Es unterstützt integrierte Werkzeuge wie Websuche, Datenverarbeitung und benutzerdefinierte APIs und verfügt über eine Speichereinheit, um Kontexte über Interaktionen hinweg zu behalten und abzurufen. Mit einem flexiblen Pluginsystem können Agenten dynamisch neue Fähigkeiten laden, während asynchrone Ausführung effiziente Mehrschritt-Workflows gewährleistet. Das Framework nutzt LangChain für fortgeschrittenes Ketten-der-Gedanken-Schlussfolgern und vereinfacht die Bereitstellung in Python-Umgebungen auf macOS, Windows oder Linux.

AI Agents bietet ein strukturiertes Toolkit für Entwickler, um autonome Agenten mit großen Sprachmodellen zu erstellen. Es umfasst Module zur Integration externer APIs, Verwaltung von Konversations- oder Langzeitspeicher, Orchestrierung von Mehrschritt-Workflows und Verkettung von LLM-Aufrufen. Das Framework stellt Vorlagen für gängige Agentenarten bereit—Datenabruf, Fragenbeantwortung und Aufgabenautomatisierung—und ermöglicht die Anpassung von Eingabeaufforderungen, Tool-Definitionen und Speicherstrategien. Mit asynchroner Unterstützung, Plugin-Architektur und modularem Design ermöglicht AI Agents skalierbare, wartbare und erweiterbare agentenbasierte Anwendungen.