OpenAgent bietet ein umfassendes Framework zur Entwicklung autonomer KI-Agenten, die Aufgaben verstehen, Mehrschritt-Aktionen planen und mit externen Diensten interagieren können. Durch die Integration mit LLMs wie OpenAI und Anthropic ermöglicht es natürliche Sprachlogik und Entscheidungsfindung. Die Plattform verfügt über ein plug-infähiges Werkzeugsystem für die Ausführung von HTTP-Anfragen, Dateivorgängen und benutzerdefinierten Python-Funktionen. Speicherverwaltungs-Module erlauben es Agenten, Kontextinformationen über Sessions hinweg zu speichern und abzurufen. Entwickler können die Funktionalität über Plugins erweitern, die Echtzeit-Streamings von Antworten konfigurieren und integrierte Protokollierungs- und Bewertungswerkzeuge nutzen, um die Leistung der Agenten zu überwachen. OpenAgent vereinfacht die Orchestrierung komplexer Workflows, beschleunigt die Prototypenentwicklung intelligenter Assistenten und sorgt für eine modulare Architektur für skalierbare KI-Anwendungen.

Coaty ist ein Open-Source-Toolkit, geschrieben in TypeScript, zur Entwicklung kollaborativer, dezentraler IoT-Anwendungen mithilfe von Software-Agenten. Es liefert eine Container-Laufzeitumgebung, die Agenten-Instanzen hostet, einen Discovery- und Registry-Service für die dynamische Ressourcen-Erkundung und Pub/Sub-Kommunikationslayer für Ereignisverteilung. Eingebaute Speicheradapter synchronisieren Zustände zwischen Geräten, während ein flexibles Datenmodell die Erweiterung und gemeinsame Nutzung von Domänenobjekten ermöglicht. Coaty unterstützt mehrere Transportprotokolle wie MQTT und WebSocket, die eine robuste, Echtzeit-Interoperabilität zwischen Edge-, Fog- und Cloud-Umgebungen ohne zentrale Ausfallpunkte gewährleisten.

PommerLearn ermöglicht Forschern und Entwicklern das Training von Multi-Agenten-RL-Bots in der Pommerman-Umgebung. Es enthält einsatzfertige Implementierungen beliebter Algorithmen (PPO, DQN), flexible Konfigurationsdateien für Hyperparameter, automatische Protokollierung und Visualisierung von Trainingsmetriken, Modell-Checkpointing und Evaluierungsskripte. Die modulare Architektur erleichtert die Erweiterung durch neue Algorithmen, die Anpassung der Umgebung und die Integration mit standardmäßigen ML-Bibliotheken wie PyTorch.

Agentic Solver bietet ein umfassendes Toolkit für die Entwicklung autonomer KI-Agenten, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen, um reale Probleme zu lösen. Es bietet Komponenten für Aufgabenzerlegung, Planung, Ausführung und Ergebnisevaluation, sodass Agenten hochrangige Ziele in sequenzierte Aktionen aufteilen können. Benutzer können externe APIs, benutzerdefinierte Funktionen und Speichereinheiten integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern. Eingebaute Protokollierung und Wiederholmechanismen sorgen für Widerstandsfähigkeit. Geschrieben in Python unterstützt das Framework modulare Pipelines und flexible Eingabeaufforderungsvorlagen, die schnelle Experimente ermöglichen. Ob bei der Automatisierung von Kundensupport, Datenanalyse oder Inhaltserstellung – Agentic Solver vereinfacht den gesamten Lebenszyklus, von erster Konfiguration und Tool-Registrierung bis zu kontinuierlicher Überwachung und Leistungsoptimierung.

Autoware ist eine hochmoderne Open-Source-Softwareplattform, die für autonome Fahrzeugfunktionen entwickelt wurde. Sie integriert verschiedene Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Lokalisierung, Planung und Steuerung, um den Bedürfnissen von Entwicklern und Forschern gerecht zu werden. Mit Autoware können Benutzer anspruchsvolle Anwendungen für autonomes Fahren erstellen und auf eine breite Palette von Tools und vorkonfigurierten Softwaremodulen zugreifen, was eine schnelle Testung und Bereitstellung in realen Umgebungen erleichtert.

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.