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.

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.