Agents with ADK ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, vereinfacht. Es beinhaltet modulare Agentenvorlagen, integriertes Speicher-Management, Tool-Ausführungs-Schnittstellen und Multi-Agenten-Koordinationsfähigkeiten. Entwickler können problemlos benutzerdefinierte Funktionen oder externe APIs integrieren, Planungs- und Reasoning-Ketten konfigurieren und die Interaktionen der Agenten überwachen. Das Framework unterstützt die Integration mit verbreiteten LLM-Anbietern und bietet Protokollierung, Wiederholungslogik und Erweiterbarkeit für den Produktionseinsatz.

FireAct Agent ist ein Open-Source-React-Framework, das für den Aufbau KI-gestützter Konversationsagenten entwickelt wurde. Es bietet eine modulare Architektur, die es ermöglicht, benutzerdefinierte Tools zu definieren, Sitzungs Speicher zu verwalten und Chat-UIs mit diversen Nachrichtentypen zu rendern. Mit TypeScript-Typen und Unterstützung für serverseitiges Rendering vereinfacht FireAct Agent die Verbindung zu LLMs, die Aufrufe externer APIs oder Funktionen sowie die Beibehaltung des Konversationskontexts über Interaktionen hinweg. Sie können das Styling anpassen, Kernkomponenten erweitern und auf jeder Web-Umgebung bereitstellen.

NavGround Learning stellt ein umfassendes Werkzeugset für die Entwicklung und Benchmarking von Verstärkendem Lernen-Agenten bei Navigationsaufgaben bereit. Es unterstützt Multi-Agenten-Simulationen, Kollisionsmodellierung sowie anpassbare Sensoren und Aktuatoren. Benutzer können aus vorgefertigten Policy-Vorlagen wählen oder eigene Architekturen implementieren, mit modernen RL-Algorithmen trainieren und Leistungsmetriken visualisieren. Die Integration mit OpenAI Gym und Stable Baselines3 vereinfacht das Experimentiormanagement, während integrierte Logging- und Visualisierungstools eine tiefgehende Analyse des Agentenverhaltens und der Trainingsdynamik ermöglichen.