Devon bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen zur Definition, Orchestrierung und Ausführung autonomer Agenten innerhalb von Python-Anwendungen. Benutzer können Agentenziele festlegen, aufrufbare Aufgaben spezifizieren und Aktionen basierend auf Bedingungen verketten. Durch nahtlose Integration mit Sprachmodellen wie GPT und lokalen Vektor-Speichern erfassen und interpretieren Agenten Benutzereingaben, greifen auf kontextuelles Wissen zu und erstellen Pläne. Das Framework unterstützt Langzeit-Memory durch austauschbare Speicher-Backends, sodass Agenten vergangene Interaktionen abrufen können. Eingebaute Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen ermöglichen die Echtzeitverfolgung der Agentenleistung, während CLI und SDK eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung erleichtern. Es eignet sich für die Automatisierung von Kundensupport, Datenanalyse-Pipelines und routinemäßigen Geschäftsprozessen. Devon beschleunigt die Erstellung skalierbarer digitaler Arbeitsergebnisse.

OpenSilver ist ein kostenloses, Open-Source-UI-Framework, das für den Bau moderner .NET-Webanwendungen mit C# und XAML konzipiert wurde. Es unterstützt WPF- und Silverlight-Anwendungen und erleichtert den nahtlosen Übergang von veralteten Silverlight-Technologien. Das Framework garantiert 100% Code-Wiederverwendbarkeit, Kompatibilität mit verschiedenen modernen Webtechnologien wie Blazor, React und Angular und bietet einen KI-unterstützten XAML-Designer für Visual Studio Code. Mit OpenSilver können Entwickler plattformübergreifende Anwendungen erstellen, die in jedem Browser und auf jedem Gerät ausgeführt werden und dabei das ursprüngliche Aussehen und Verhalten der Apps bewahren, während die Migrationskosten und -zeiten erheblich gesenkt werden.

Promptix Python ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Python. Mit einer einfachen Installation über pip können Sie Agenten instanziieren, die von jeder gängigen LLM angetrieben werden, fachspezifische Tools registrieren, In-Memory- oder Persistenzdatenbanken konfigurieren und mehrstufige Entscheidungsprozesse orchestrieren. Das SDK unterstützt Echtzeit-Streaming von Token-Ausgaben, Callback-Handler zum Protokollieren oder für benutzerdefinierte Verarbeitung sowie integrierte Speicher-Module, um Kontexte über Interaktionen hinweg zu bewahren. Entwickler können diese Bibliothek nutzen, um Chatbot-Assistenten, Automatisierungen, Datenpipelines oder Forschungsagenten in wenigen Minuten zu prototypisieren. Sein modulares Design ermöglicht den Austausch von Modellen, das Hinzufügen benutzerdefinierter Tools und die Erweiterung von Speicher-Backends, was Flexibilität für eine Vielzahl von KI-Agentenanwendungen bietet.

Autonome Agenten ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung von autonomen KI-Agenten vereinfacht, die mit großen Sprachmodellen betrieben werden. Durch die Abstraktion zentraler Komponenten wie Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Aktionen können Entwickler benutzerdefinierte Tools, Speichern und Strategien definieren. Agents können autonom mehrstufige Aufgaben planen, externe APIs abfragen, Ergebnisse mit benutzerdefinierten Parsern verarbeiten und den Gesprächskontext bewahren. Das Framework unterstützt dynamische Tool-Auswahl, sequenzielle und parallele Aufgabenausführung sowie Speicherdauer, um eine robuste Automatisierung für Aufgaben von Datenanalyse und Forschung bis hin zu E-Mail-Zusammenfassungen und Web-Scraping zu ermöglichen. Das erweiterbare Design erleichtert die nahtlose Integration mit verschiedenen LLM-Anbietern und benutzerdefinierten Modulen.

BotPlayers ist ein vielseitiges Open-Source-Framework, das die Entwicklung und den Einsatz KI-gesteuerter Spiel-Agents vereinfacht. Es verfügt über eine flexible Umgebungsabstraktionsschicht, die Bildschirmabgreifen, Web-APIs oder benutzerdefinierte Simulationsschnittstellen unterstützt, sodass Bots mit verschiedenen Spielen interagieren können. Das Framework umfasst eingebaute Verstärkendes Lernen-Algorithmen, genetische Algorithmen und regelbasierte Heuristiken sowie Werkzeuge für Datenprotokollierung, Modell-Checkpointing und Leistungsvisualisierung. Das modulare Plugin-System ermöglicht Entwicklern die Anpassung von Sensoren, Aktionen und KI-Richtlinien in Python oder Java. BotPlayers bietet außerdem YAML-basierte Konfigurationen für schnelle Prototypenentwicklung und automatisierte Pipelines für Training und Evaluation. Mit plattformübergreifender Unterstützung auf Windows, Linux und macOS beschleunigt dieses Framework Experimente und die Produktion intelligenter Spiel-Agents.

Eliza ist ein leichtgewichtiges, Open-Source-konversationelles Framework, das einen Psychotherapeuten mittels Mustererkennung und vorgefertigter Vorlagen simuliert. Entwickler können benutzerdefinierte Skripte, Muster und Speichervariablen definieren, um Antworten und Gesprächsabläufe anzupassen. Es läuft in jedem modernen Browser oder Webview-Umfeld, unterstützt mehrere Sitzungen und protokolliert Interaktionen zur Analyse. Die erweiterbare Architektur ermöglicht die Integration in Webseiten, Mobile Apps oder Desktop-Wrapper, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für Bildung, Forschung, Prototyping und interaktive Installationen macht.

SwarmZero bietet eine skalierbare, Open-Source-Umgebung zum Definieren, Verwalten und Ausführen von Schwärmen aus KI-Agenten. Entwickler können Agentenrollen deklarieren, Eingabeaufforderungen anpassen und Workflows über eine einheitliche Orchestrator-API verketten. Das Framework integriert sich mit führenden LLM-Anbietern, unterstützt Plugin-Erweiterungen und protokolliert Sitzungsdaten für Debugging und Leistungsanalysen. Ob bei der Koordination von Forschungsbots, Inhaltserstellern oder Datenanalysatoren – SwarmZero rationalisiert die Zusammenarbeit in Multi-Agenten-Systemen und sorgt für transparente, reproduzierbare Ergebnisse.

RAGENT wurde entwickelt, um autonome KI-Agenten zu erstellen, die mit verschiedenen Tools und Datenquellen interagieren können. Im Hintergrund verwendet es retrieval-augmented generation, um relevanten Kontext aus lokalen Dateien oder externen Quellen abzurufen und dann Antworten über OpenAI-Modelle zu erstellen. Entwickler können Tools für Websuche, Browser-Automatisierung mit Selenium, Datei lesen/schreiben, Code-Ausführung in sicheren Sandboxes und OCR für die Texterkennung in Bildern integrieren. Das Framework verwaltet den Gesprächsspeicher, orchestriert Tools und unterstützt benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen. Mit RAGENT können Teams schnell intelligente Agenten für Dokumenten-Q&A, Forschungsautomatisierung, Inhaltszusammenfassung und End-to-End-Workflow-Automatisierung innerhalb einer Python-Umgebung prototypisieren.

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.

Das LLM-gesteuerte RAG-System ist ein entwicklerorientiertes Framework zum Aufbau von retrieval-augmented generation (RAG)-Pipelines. Es bietet Module für die Einbettung von Dokumentensammlungen, Indizierung via FAISS, Pinecone oder Weaviate sowie das Abrufen relevanten Kontexts zur Laufzeit. Das System nutzt LangChain-Wrappers zur Orchestrierung von LLM-Aufrufen, unterstützt Prompt-Vorlagen, Streaming-Antworten und Multi-Vektor-Store-Adapter. Es vereinfacht die End-to-End-Bereitstellung von RAG für Knowledge Bases, mit Anpassungsmöglichkeiten bei jedem Schritt – von der Einbettungsmodellkonfiguration bis zum Prompt-Design und der Ergebnisnachbearbeitung.

llm-lab stellt ein flexibles Toolkit zum Erstellen intelligenter Agenten mit großen Sprachmodellen bereit. Es umfasst eine Agenten-Orchestrierungs-Engine, Unterstützung für benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, Speicher- und Zustandsverfolgung sowie nahtlose Integration mit externen APIs und Plugins. Benutzer können Szenarien schreiben, Toolchains definieren, Interaktionen simulieren und Leistungsprotokolle sammeln. Das Framework bietet auch eine integrierte Test-Suite, um das Verhalten der Agenten mit erwarteten Ergebnissen zu validieren. Durch seine Erweiterbarkeit ermöglicht llm-lab Entwicklern, LLM-Anbieter auszutauschen, neue Tools hinzuzufügen und die Agentenlogik durch iterative Experimente weiterzuentwickeln.

mini-AlphaStar entmystifiziert die komplexe AlphaStar-Architektur durch die Bereitstellung eines zugänglichen, Open-Source-PyTorch-Frameworks für die StarCraft II KI-Entwicklung. Es verfügt über räumliche Feature-Encoder für Bildschirm- und Minimap-Inputs, nicht-raumbezogene Feature-Verarbeitung, LSTM-Speicher-Module sowie separate Policy- und Wert-Netzwerke für Aktionsauswahl und Zustandsbewertung. Durch Imitationslernen für den Start und Reinforcement Learning mit Selbstspiel zur Feinabstimmung unterstützt es Umgebungs-Wrapper, die mit pysc2 kompatibel sind, Logging via TensorBoard und konfigurierbare Hyperparameter. Forscher und Studenten können Datensätze aus menschlichem Gameplay erstellen, Modelle auf benutzerdefinierten Szenarien trainieren, die Agentenleistung bewerten und Lernkurven visualisieren. Die modulare Codebasis ermöglicht einfache Experimente mit Varianten von Netzwerken, Trainingsplänen und Multi-Agent-Setups. Konzipiert für Bildung und Prototyping, nicht für den Produktionseinsatz.

Die Multi-Agent-Architektur bietet eine skalierbare und erweiterbare Plattform zum Definieren, Registrieren und Koordinieren mehrerer KI-Agenten, die gemeinsam an einem gemeinsamen Ziel arbeiten. Sie umfasst einen Nachrichtenbroker, Lifecycle-Management, dynamisches Agenten-Spawning und anpassbare Kommunikationsprotokolle. Entwickler können spezialisierte Agenten (z.B. Datenabruf, NLP-Processor, Entscheider) erstellen und in die Kernlaufzeit integrieren, um Aufgaben von Datensammlung bis hin zu autonomen Entscheidungsworkflows zu bewältigen. Das modulare Design der Frameworks unterstützt Plugin-Erweiterungen und lässt sich in bestehende ML-Modelle oder APIs integrieren.

multiagent-golang bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Multi-Agent-Systemen in Go. Es führt eine Agent-Abstraktion ein, bei der jeder Agent mit verschiedenen Sensoren ausgestattet werden kann, um seine Umgebung wahrzunehmen, und Aktuatoren, um Aktionen auszuführen. Agenten laufen gleichzeitig mit Go-Routinen und kommunizieren über dedizierte Nachrichtenkanäle. Das Framework umfasst zudem eine Umweltsimulationsebene für Ereignisse, Management des Agentenlebenszyklus und Zustandsüberwachung. Entwickler können Verhaltensweisen der Agenten leicht erweitern oder anpassen, Simulationsparameter konfigurieren und zusätzliche Module für Logging oder Analytik integrieren. Es erleichtert die Erstellung skalierbarer, gleichzeitiger Simulationen für Forschung und Prototyping.

MultiAgentPacman bietet eine in Python geschriebene Spielumgebung, in der Benutzer mehrere KI-Agenten im Pacman-Bereich implementieren, visualisieren und benchmarken können. Es unterstützt Adversarial Search-Algorithmen wie Minimax, Expectimax, Alpha-Beta sowie eigene Verstärkungslern- oder heuristische Agenten. Das Framework umfasst eine einfache GUI, Befehlszeilesteuerung und Tools zur Protokollierung von Spieldaten und Leistungsvergleich zwischen Agenten in Wettbewerbs- oder Kooperationsszenarien.

MultiAgentPuzzleSolver bietet eine modulare Umgebung, in der unabhängige KI-Agenten zusammenarbeiten, um Rätsel wie Schiebepuzzles, Rubik’s Cube und Logikgitter zu lösen. Agenten teilen Zustandsinformationen, verhandeln Unteraufgaben und verwenden vielfältige Heuristiken, um den Lösungsraum effektiver als Einzelagentenansätze zu erkunden. Entwickler können neue Agentenverhalten integrieren, Kommunikationsprotokolle anpassen und neue Rätseldefinitionen hinzufügen. Das Framework enthält Tools für die Echtzeitvisualisierung, Leistungsmetriken und Experimentierroutinen. Es unterstützt Python 3.8+, Standardbibliotheken und beliebte ML-Toolkits für eine nahtlose Integration in Forschungsprojekte.

RoboCup Rescue Agent Simulation ist ein Open-Source-Framework, das städtische Katastrophenumgebungen modelliert, in denen mehrere KI-gesteuerte Agenten zusammenarbeiten, um Opfer zu lokalisieren und zu retten. Es bietet Schnittstellen für Navigation, Kartierung, Kommunikation und Sensorschnittstellen. Benutzer können individuelle Agentenstrategien skripten, Batch-Experimente durchführen und die Leistungskennzahlen der Agenten visualisieren. Die Plattform unterstützt Szenarienkonfiguration, Protokollierung und Ergebnisauswertung, um die Forschung in Multi-Agenten-Systemen und Katastrophenreaktionsalgorithmen zu beschleunigen.

SelfDrivingCarSimulator ist ein leichtgewichtiges Python-Framework, das auf Pygame basiert und eine 2D-Fahrumgebung für das Training autonomer Fahrzeugagenten mit Reinforcement Learning bietet. Es unterstützt anpassbare Streckenlayouts, konfigurierbare Sensorsysteme (wie LiDAR und Kameraemulation), Echtzeitvisualisierung und Leistungsprotokollierung. Entwickler können ihre RL-Algorithmen integrieren, Physikparameter anpassen und Metriken wie Geschwindigkeit, Kollisionsrate und Belohnungsfunktionen überwachen, um Forschungs- und Bildungsprojekte im Bereich des selbstfahrenden Autos schnell voranzutreiben.

SPEAR (Scalable Platform for Edge AI Real-Time) ist so konzipiert, dass es den gesamten Lebenszyklus der KI-Inferenz an der Edge verwaltet. Entwickler können Streaming-Pipelines definieren, die Sensor-, Video- oder Protokolldaten über Konnektoren zu Kafka, MQTT oder HTTP-Quellen aufnehmen. SPEAR deployt dynamisch containerisierte Modelle auf Worker-Knoten, balanciert die Lasten in Clustern aus und sorgt für niedrige Latenzzeiten. Es enthält integrierte Versionierung, Gesundheitsprüfungen und Telemetrie, die Metriken an Prometheus und Grafana ausgeben. Nutzer können benutzerdefinierte Transformationen oder Alerts über eine modulare Plugin-Architektur anwenden. Mit automatischem Skalieren und Fehlerbehebung liefert SPEAR zuverlässige Echtzeit-Analysen für IoT, industrielle Automatisierung, Smart Cities und autonome Systeme in heterogenen Umgebungen.

Der Basierte OnChain Agent ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um autonome KI-Agenten auf Ethereum-ähnlichen Blockchains zu deployen. Es verbindet sich mit Blockchain-Knoten über Web3 und nutzt OpenAI GPT-Modelle, um On-Chain-Ereignisse wie Token-Transfers oder Protokoll- oder Log-Daten zu interpretieren. Der Agent kann natürliche Sprachprompt oder vordefinierte Strategien verarbeiten, um zu entscheiden, wann Transaktionen ausgeführt, Smart-Contract-Funktionen aufgerufen oder auf Governance-Vorschläge reagiert wird. Entwickler können Module für benutzerdefinierte Ereignis-Listener erweitern, Off-Chain-Datenfeeds integrieren und private Schlüssel sicher verwalten. Diese Lösung ermöglicht automatisierte DeFi-Operationen wie Liquiditätsbereitstellung, Arbitrage-Handel und Portfolio-Rebalancing mit minimalem manuellen Eingriff.