Continuum ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente Agenten durch die Definition von Aufgaben, Tools und Speicher in einer komponierbaren Weise aufzubauen. Mit Continuum entwickelten Agenten folgen einem Plan-Ausführen-Observieren-Zyklus, der LLM-Reasoning mit externen API-Aufrufen oder Skripts verknüpft. Seine pluggable Architektur unterstützt mehrere Speicherlösungen (z.B. Redis, SQLite), benutzerdefinierte Tool-Bibliotheken und asynchrone Ausführung. Mit Fokus auf Flexibilität können Nutzer eigene Agentenrichtlinien schreiben, Drittanbieter-Services wie Datenbanken oder Webhooks integrieren und Agenten in verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Die Event-getriebene Orchestrierung von Continuum protokolliert die Aktionen der Agenten, was Debugging und Leistungsoptimierung erleichtert. Ob bei der Automatisierung von Dateninfrastruktur, dem Aufbau konversationaler Assistenten oder der Orchestrierung von DevOps-Pipelines, Continuum bietet eine skalierbare Grundlage für produktionsreife KI-Agenten-Arbeitsabläufe.

Council bietet eine strukturierte Umgebung zur Gestaltung von KI-Agenten durch Definition von Rollen, Kettenbildung von Aufgaben und Integration externer Tools oder APIs. Benutzer können Speichersysteme konfigurieren, Agentenstatus verwalten und benutzerdefinierte reasoning-Pipelines implementieren. Die Plugin-Architektur von Council ermöglicht eine nahtlose Integration mit NLP-Services, Datenquellen und Drittanbieter-Tools, sodass Sie schnell Prototypen erstellen und Multi-Agenten-Systeme bereitstellen können, die komplexe Aufgaben zuverlässig koordinieren.

Crayon ermöglicht es Entwicklern, autonome KI-Agenten in JavaScript/Node.js zu erstellen, die externe APIs aufrufen, Gesprächshistorien pflegen, Mehrschritt-Aufgaben planen und asynchrone Prozesse handhaben können. Im Kern implementiert Crayon eine Plan- und Ausführungsschleife, die hochrangige Ziele in einzelne Aktionen zerlegt, mit benutzerdefinierten Werkzeugsets integriert und Speicher-Module nutzt, um Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern und abzurufen. Das Framework unterstützt mehrere Speicher-Backends, Plugin-basierte Tool-Integration und umfassende Protokollierung zur Fehlerbehebung. Entwickler können das Verhalten der Agenten durch Prompts und YAML-basierte Pipelines konfigurieren, was komplexe Workflows wie Datenextraktion, Berichtserstellung und interaktive Chatbots ermöglicht. Die Architektur von Crayon fördert die Erweiterbarkeit, wodurch Teams domänspezifische Werkzeuge integrieren und Agenten an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen können.

Fast-LLM-Agent-MCP ist ein leichtgewichtiges, Open-Source-Python-Framework zum Aufbau von KI-Agenten, die Speichermanagement, Denk-Ketten-Logik und Mehrschrittplanung kombinieren. Entwickler können es mit OpenAI, Azure OpenAI, lokalem Llama und anderen Modellen integrieren, um Konversationskontext zu bewahren, strukturierte Denkpfade zu generieren und komplexe Aufgaben in ausführbare Unteraufgaben zu zerlegen. Das modulare Design ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Werkzeuge und Speichersysteme, ideal für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Entscheidungsunterstützungssysteme und automatisierte Kundensupport-Bots.

Dive ist ein auf Python basierendes Open-Source-Framework, das für die Erstellung und den Betrieb autonomer KI-Agenten entwickelt wurde, die Mehrschrittaufgaben mit minimalem manuellen Eingriff ausführen können. Durch die Definition von Agent-Profilen in einfachen YAML-Konfigurationsdateien können Entwickler APIs, Werkzeuge und Speichermodule für Aufgaben wie Datenabruf, Analyse und Pipeline-Orchestrierung angeben. Dive verwaltet Kontext, Zustand und Prompt-Engineering und ermöglicht flexible Workflows mit integriertem Fehlerhandling und Logging. Seine modularen Komponenten und die Unterstützung für eine Vielzahl von Sprachmodellen und Abrufsystemen erleichtern die Zusammenstellung von Agenten für Automatisierung im Kundenservice, Inhaltserstellung und DevOps-Prozesse. Das Framework skaliert von Prototypen bis hin zur Produktion und bietet CLI-Befehle und API-Endpunkte zur nahtlosen Integration in bestehende Systeme.

Die Restack Python SDK-Beispiele bieten eine umfassende Reihe von Demonstrationsprojekten, die zeigen, wie die Plattform von Restack genutzt werden kann, um KI-Agenten zu bauen. Enthalten sind Vorlagen für Chatbots, Dokumentenanalyse-Agenten und Aufgabenautomatisierungs-Workflows. Die Beispiele decken API-Konfiguration, Tool-Integration (z.B. Websuche, Speicher), Agentenorchestrierung, Fehlerbehandlung und Deployment-Szenarien ab. Entwickler können das Repository klonen, ihre API-Schlüssel konfigurieren und die Muster-Agenten an ihre Anwendungsfälle anpassen.

Exo ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung von KI-gesteuerten Agenten ermöglicht, die mit Nutzern kommunizieren, externe APIs aufrufen und den Konversationskontext bewahren können. Im Kern verwendet Exo TypeScript-Definitionen, um Tools, Speicherebenen und Dialogmanagement zu beschreiben. Nutzer können benutzerdefinierte Aktionen für Aufgaben wie Datenabruf, Zeitplanung oder API-Orchestrierung registrieren. Das Framework handhabt automatisch Prompt-Vorlagen, Nachrichtenrouting und Fehlerbehandlung. Das Memory-Modul von Exo kann nutzerspezifische Informationen über Sitzungen hinweg speichern und abrufen. Entwickler setzen Agenten mit minimaler Konfiguration in Node.js- oder serverlosen Umgebungen ein. Exo unterstützt auch Middleware für Logging, Authentifizierung und Metriken. Durch sein modulares Design können Komponenten wiederverwendet werden, was die Entwicklung beschleunigt und Redundanz reduziert.

Fabrice AI ermöglicht Entwicklern die Erstellung komplexer KI-Agentensysteme, die große Sprachmodelle (LLMs) in Node.js- und Browser-Kontexten nutzen. Es bietet integrierte Speichermodule zur Aufbewahrung des Gesprächsverlaufs, Tool-Integration, um die Fähigkeiten des Agenten mit benutzerdefinierten APIs zu erweitern, und ein Plugin-System für Community-getriebene Erweiterungen. Mit typsicheren Prompt-Vorlagen, Multi-Agenten-Koordination und konfigurierbaren Laufzeitverhalten vereinfacht Fabrice AI den Aufbau von Chatbots, Aufgabenautomatisierung und virtuellen Assistenten. Das plattformübergreifende Design stellt eine nahtlose Bereitstellung in Webanwendungen, serverlosen Funktionen oder Desktop-Apps sicher und beschleunigt die Entwicklung intelligenter, kontextbewusster KI-Dienste.

ggfai bietet eine einheitliche Schnittstelle, um Ziele zu definieren, mehrstufiges Denken zu verwalten und den Konversationskontext mit Speichermodulen aufrechtzuerhalten. Es unterstützt anpassbare Tool-Integrationen für externe Dienste oder APIs, asynchrone Ausführungsflüsse und Abstraktionen für OpenAI GPT-Modelle. Die Plugin-Architektur ermöglicht den Austausch von Speicher-Backends, Wissensspeichern und Aktionsvorlagen, was die Koordination von Agenten bei Aufgaben wie Kundenservice, Datenabruf oder persönlichen Assistenten vereinfacht.

Microsoft AutoGen wurde entwickelt, um die End-to-End-Entwicklung autonomer KI-Agenten zu erleichtern, indem modulare Komponenten für Speicherverwaltung, Aufgabenplanung, Tool-Integration und Kommunikation bereitgestellt werden. Entwickler können benutzerdefinierte Tools mit strukturierten Schemata definieren und Verbindungen zu führenden LLM-Anbietern wie OpenAI und Azure OpenAI herstellen. Das Framework unterstützt sowohl die Orchestrierung einzelner als auch mehrerer Agenten und ermöglicht kollaborative Workflows, bei denen Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Die Plug-and-Play-Architektur erlaubt eine einfache Erweiterung mit neuen Speichermöglichkeiten, Planungsstrategien und Kommunikationsprotokollen. Durch die Abstraktion der Low-Level-Integrationsdetails beschleunigt AutoGen die Prototypenentwicklung und den Einsatz KI-gesteuerter Anwendungen in Bereichen wie Kundendienst, Datenanalyse und Prozessautomatisierung.

Nestor bietet eine modulare Architektur zum Zusammenstellen von KI-Agenten, die Gesprächsstatus beibehalten, externe Tools aufrufen und Verarbeitungspipelines anpassen. Zu den Hauptfunktionen gehören sitzungsbasierte Speichersysteme, ein Register für Tool-Funktionen oder Plugins, flexible Prompt-Templates und einheitliche LLM-Client-Interfaces. Agenten können sequenzielle Aufgaben ausführen, Entscheidungszweige implementieren und mit REST-APIs oder lokalen Skripts integrieren. Nestor ist framework-unabhängig, sodass Nutzer mit OpenAI, Azure oder selbstgehosteten LLM-Anbietern arbeiten können.

LangGraph-Swift bietet eine graphbasierte DSL zum Aufbau von KI-Workflows durch Aneinanderkettung von Knoten, die Aktionen wie LLM-Anfragen, Abrufoperationen, Tool-Aufrufe und Speicherverwaltung repräsentieren. Jeder Knoten ist typsicher und kann verbunden werden, um die Ausführungsreihenfolge festzulegen. Das Framework unterstützt Adapter für beliebte LLM-Dienste wie OpenAI, Azure und Anthropic sowie benutzerdefinierte Tool-Integrationen zur API- oder Funktionsaufrufen. Es enthält integrierte Speicher-Module zur Beibehaltung des Kontexts über Sitzungen, Debugging- und Visualisierungstools sowie plattformübergreifende Unterstützung für iOS, macOS und Linux. Entwickler können Knoten mit benutzerdefinerter Logik erweitern, um schnelle Prototypen für Chatbots, Dokumentenprozessoren und autonome Agenten innerhalb von Swift zu erstellen.

LAuRA vereinfacht die Erstellung intelligenter KI-Agenten, indem es eine strukturierte Pipeline aus Planung, Abfrage, Ausführung und Speichermanagement bietet. Benutzer definieren komplexe Aufgaben, die von Lauras Planner in umsetzbare Schritte zerlegt werden, der Retriever holt Informationen aus Vektor-Datenbanken oder APIs, und der Executor ruft externe Dienste oder Tools auf. Ein integriertes Speichersystem erhält den Kontext über Interaktionen hinweg und ermöglicht zustandsbehaftete, kohärente Gespräche. Mit erweiterbaren Konnektoren für beliebte LLMs und Vektorspeicher unterstützt LAuRA schnelle Prototypenentwicklung und Skalierung von benutzerdefinierten Agenten für Anwendungsfälle wie Dokumentenanalyse, automatisierte Berichterstellung, personalisierte Assistenten und Geschäftsprozessautomatisierung. Das Open-Source-Design fördert Community-Beiträge und Integrationsflexibilität.

LLMWare dient als umfassendes Toolkit für den AufbauKI-gesteuerter Agenten mit großen Sprachmodellen. Es ermöglicht die Definition wiederverwendbarer Ketten, die Integration externer Tools über einfache Schnittstellen, die Verwaltung kontextbezogener Speicherzustände und die Orchestrierung mehrstufiger Reasoning-Prozesse zwischen Sprachmodellen und nachgelagerten Diensten. Mit LLMWare können Entwickler verschiedene Modell-Backends integrieren, Entscheidungslogik der Agenten einstellen und eigene Toolkits für Aufgaben wie Web-Browsing, Datenbankabfragen oder API-Aufrufe hinzufügen. Das modulare Design erlaubt eine schnelle Entwicklung autonomer Agenten, Chatbots oder Forschungsassistenten und bietet integriertes Logging, Fehlerbehandlung und Deployment-Adapter für Entwicklung und Produktion.

LLPhant ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, vielseitige LLM-gesteuerte Agenten zu erstellen. Es bietet integrierte Abstraktionen für Tool-Integration (APIs, Suche, Datenbanken), Speicherverwaltung für Multi-Turn-Gespräche und anpassbare Entscheidungs-Schleifen. Mit Unterstützung für mehrere LLM-Backends (OpenAI, Hugging Face und andere), pluginartige Komponenten und konfigurationsbasierte Workflows beschleunigt LLPhant die Entwicklung von Agenten. Nutze es zum Prototyping von Chatbots, zur Automatisierung von Aufgaben oder zum Aufbau digitaler Assistenten, die externe Tools und Kontext-Speicher ohne Boilerplate-Code nutzen.

Local-Super-Agents bietet eine auf Python basierende Plattform zum Erstellen autonomer KI-Agenten, die vollständig lokal laufen. Das Framework umfasst modulare Komponenten wie Speichereinheiten, Toolkits für API-Integrationen, LLM-Adapter und Agent- orchestration. Benutzer können benutzerdefinierte Aufgabenagenten definieren, Aktionen verketten und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten in einer sandboxed Umgebung simulieren. Es abstrahiert komplexe Einrichtungsprozesse durch CLI-Tools, vorgefertigte Vorlagen und erweiterbare Module. Ohne Cloud-Abhängigkeiten behalten Entwickler die Datensicherheit und Ressourcenhoheit. Das Plugin-System unterstützt die Integration von Web-Scrapers, Datenbank-Connectors und benutzerdefinierten Python-Funktionen, was Workflows wie autonome Forschung, Datenextraktion und lokale Automatisierung ermöglicht.

Magi MDA ist ein entwicklerorientiertes KI-Agenten-Framework, das die Erstellung und Bereitstellung autonomer Agenten vereinfacht. Es bietet eine Reihe von Kernkomponenten—Planer, Executor, Interpreter und Speicher—die zu benutzerdefinierten Pipelines zusammengestellt werden können. Nutzer können sich bei bekannten LLM-Anbietern anmelden, um Texte zu generieren, Retrieval-Module für Wissensaugmentation hinzufügen und beliebige Werkzeuge oder APIs für spezielle Aufgaben integrieren. Das Framework übernimmt automatische schrittweise Analysen, Tool-Routing und Kontextmanagement, sodass Teams sich auf die Domänenlogik konzentrieren können, anstatt sich um Orchestrierungs-Ärger zu kümmern.

ManasAI ist ein auf Python basierendes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten mit integriertem Zustand und modularen Komponenten ermöglicht. Es bietet zentrale Abstraktionen für Agentenlogik, Kurz- und Langzeitgedächtnis, externe Werkzeug- und API-Integrationen, ereignisgesteuerte Nachrichtenverarbeitung und Multi-Agenten-Orchestrierung. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie Kontexte verwalten, Aufgaben ausführen, Wiederholungen handhaben und Feedback sammeln. Seine erweiterbare Architektur ermöglicht es Entwicklern, Speicher-Backends, Werkzeuge und Orchestratoren an spezifische Workflows anzupassen, was es ideal für die Prototypentwicklung von Chatbots, digitalen Arbeitskräften und automatisierten Pipelines macht, die persistente Kontexte und komplexe Interaktionen erfordern.

MindForge ist ein robustes Orchestrierungsframework, das für den Aufbau und Einsatz KI-gesteuerter Agenten mit minimalem Boilerplate-Code entwickelt wurde. Es bietet eine modulare Architektur mit einem Aufgabenplaner, einer Reasoning-Engine, einem Speicher-Manager und einer Tool-Ausführungsschicht. Durch die Nutzung von LLMs können Agenten Benutzereingaben analysieren, Pläne formulieren und externe Tools aufrufen — wie Web-Scraping-APIs, Datenbanken oder benutzerdefinierte Skripte — um komplexe Aufgaben zu erledigen. Speicherkomponenten speichern den Gesprächskontext, was Multi-Turn-Interaktionen ermöglicht, während die Entscheidungs-Engine dynamisch Aktionen basierend auf festgelegten Richtlinien auswählt. Mit Plugin-Unterstützung und anpassbaren Pipelines können Entwickler die Funktionalität erweitern, um benutzerdefinierte Tools, Drittanbieter-Integrationen und domänenspezifische Wissensbasen zu integrieren. MindForge vereinfacht die Entwicklung von KI-Agenten, fördert schnelles Prototyping und skalierbaren Einsatz in Produktionsumgebungen.

Multi-Agents bietet eine strukturierte Umgebung, in der verschiedene KI-Agenten—wie Planer, Ausführer und Kritiker—zusammenarbeiten, um mehrstufige Aufgaben zu lösen. Der Planer-Agent zerlegt hochgesteckte Ziele in Unteraufgaben, der Ausführer-Agent interagiert mit externen APIs oder Tools, um jeden Schritt auszuführen, und der Kritiker-Agent überprüft Ergebnisse auf Genauigkeit und Konsistenz. Speicher-Module ermöglichen es den Agenten, Kontext zwischen Interaktionen zu speichern, während ein Nachrichtensystem eine nahtlose Kommunikation sicherstellt. Das Framework ist erweiterbar, sodass Nutzer benutzerdefinierte Rollen hinzufügen, proprietäre Tools integrieren oder LLM-Backends für spezielle Anwendungsfälle austauschen können.