Das LangGraph-GUI Backend ist ein Open-Source-FastAPI-Dienst, der die LangGraph-Grafikoberfläche antriebt. Es übernimmt CRUD-Operationen an Knoten und Kanten, verwaltet die Workflow-Ausführung für verschiedene Sprachmodelle und liefert Echtzeit-Inferenz-Ergebnisse. Das Backend unterstützt Authentifizierung, Logging und Erweiterbarkeit durch benutzerdefinierte Plugins, sodass Nutzer komplexe natürliche Sprachverarbeitungs-Workflows prototypisieren, testen und bereitstellen können – komplett in einem visuellen Programmierparadigma bei vollständiger Kontrolle über die Ausführungspipelines.

Cerebellum bietet eine modulare Plattform, auf der Entwickler Agenten mithilfe deklarativer Pläne definieren, die aus sequenziellen Schritten oder Tool-Aufrufen bestehen. Jeder Plan kann eingebaute oder benutzerdefinierte Tools aufrufen – wie API-Connectoren, Retriever oder Datenprozessoren – über eine einheitliche Schnittstelle. Speichermodule ermöglichen es Agenten, Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern, abzurufen und zu vergessen, was kontextbewusste und zustandsabhängige Interaktionen ermöglicht. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Hugging Face), unterstützt die Registrierung eigener Tools und verfügt über eine ereignisgesteuerte Ausführungsmaschine für Echtzeitsteuerung. Mit Logging, Fehlerbehandlung und Plugin-Hooks erhöht Cerebellum die Produktivität und erleichtert die schnelle Entwicklung von Agenten für Automatisierung, virtuelle Assistenten und Forschungsanwendungen.

agent-steps ist ein Python-Schritt-Orchestrierungs-Framework, das die Entwicklung von KI-Agenten vereinfacht, indem es komplexe Aufgaben in diskrete, wiederverwendbare Schritte zerlegt. Jeder Schritt führt eine spezifische Aktion aus — wie das Aufrufen eines Sprachmodells, das Durchführen von Datenumwandlungen oder externe API-Aufrufe — und kann Kontext an nachfolgende Schritte weitergeben. Die Bibliothek unterstützt synchrone und asynchrone Ausführung und ermöglicht skalierbare Pipelines. Eingebaute Protokollierungs- und Debugging-Tools bieten Transparenz bei der Schritteausführung, während die modulare Architektur die Wartbarkeit fördert. Nutzer können benutzerdefinierte Schrittarten definieren, diese zu Workflows verketten und leicht in bestehende Python-Anwendungen integrieren. agent-steps eignet sich zum Erstellen von Chatbots, automatisierten Datenpipelines, Entscheidungshilfesystemen und anderen mehrstufigen KI-gesteuerten Lösungen.

BambooAI kombiniert eine Sammlung modularer Python-Bibliotheken, Dienstprogramme und Vorlagen, die darauf ausgelegt sind, die Erstellung und Bereitstellung autonomer KI-Agenten zu vereinfachen. Im Kern bietet BambooAI flexible Speicherarchitekturen—Vektordatenbanken, temporäre Cache—sowie konfigurierbare Retrieval-Mechanismen für RAG-Workflows. Entwickler können leicht Tools wie Websuche, Wikipedia-Abfragen, Dateisystemoperationen, Datenbankabfragen und Python-Code-Ausführung integrieren. Das Framework unterstützt die wichtigsten LLM-APIs (OpenAI, Anthropic sowie lokale Modelle). Agenten lassen sich via einfacher CLI, einem RESTful-Dienst oder eingebettet in Anwendungen orchestrieren. Logging-, Überwachungs- und Fehlerbehebungs-Features sorgen für Zuverlässigkeit im Produktivbetrieb. Community-gestützte Erweiterungen und Plugin-Systeme machen BambooAI erweiterbar für individuelle Domains und Workflows.