Neuron AI ist eine durchgängige, serverlose Plattform zur Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung intelligenter KI-Agenten. Sie unterstützt große LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) und ermöglicht Multi-Model-Pipelines, Handhabung des Gesprächskontexts sowie automatisierte Workflows über eine Low-Code-Oberfläche oder SDKs. Mit integrierter Dateneingabe, Vektor-Suche und Plugin-Integration vereinfacht Neuron die Wissensbeschaffung und Service-Orchestrierung. Die automatische Skalierung der Infrastruktur und Überwachungs-Dashboards gewährleisten Leistung und Zuverlässigkeit, ideal für Enterprise-Chatbots, virtuelle Assistenten und automatisierte Datenverarbeitung.

ChatStreamAiAgent bietet Entwicklern ein leichtgewichtiges Python-Toolkit, um KI-Chat-Agenten zu implementieren, die Token-Ausgaben während ihrer Generierung streamen. Es unterstützt mehrere LLM-Anbieter, asynchrone Ereignishooks und einfache Integration in Web- oder Konsolenanwendungen. Mit integrierter Kontextverwaltung und Vorlage-Templates können Teams schnell konversationelle Assistenten, Kundensupport-Bots oder interaktive Tutorials prototypisieren, während sie latenzarme, Echtzeit-Antworten liefern.

Doraemon-Agent ist eine Open-Source-Python-Plattform und -Framework, das Entwicklern das Erstellen anspruchsvoller KI-Agenten ermöglicht. Es erlaubt die Integration benutzerdefinierter Plugins und externer Tools, das Beibehalten langfristiger Speicher über Sitzungen hinweg sowie die Ausführung von Chain-of-Thought-Planungen mit mehreren Schritten. Entwickler können Agentenrollen konfigurieren, Kontexte verwalten, Interaktionen protokollieren und die Funktionalität über eine Plugin-Architektur erweitern. Es vereinfacht die Erstellung autonomer Assistenten für Aufgaben wie Datenanalyse, Forschungsunterstützung oder Kundenservice-Automatisierung.

FastMCP ist ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen von MCP (Model Context Protocol)-Servern und -Clients, das LLMs mit externen Werkzeugen, Datenquellen und benutzerdefinierten Prompts ausstattet. Entwickler definieren Werkzeugklassen und Ressourcen-Handler in Python, registrieren sie beim FastMCP-Server und setzen sie mit Transportprotokollen wie HTTP, STDIO oder SSE ein. Die Client-Bibliothek bietet eine asynchrone Schnittstelle für die Interaktion mit jedem MCP-Server und erleichtert die nahtlose Integration von KI-Agenten in Anwendungen.

Kin Kernel ist ein leichtgewichtiges, Open-Source-Kernel-Framework zur Erstellung KI-gestützter digitaler Arbeiter. Es bietet ein einheitliches System zur Orchestrierung großer Sprachmodelle, Verwaltung des kontextuellen Gedächtnisses und Integration benutzerdefinierter Tools oder APIs. Mit einer ereignisgesteuerten Architektur unterstützt Kin Kernel asynchrone Aufgaben, Sitzungsverfolgung und erweiterbare Plugins. Entwickler definieren Agentenverhalten, registrieren externe Funktionen und konfigurieren Multi-LLM-Routing, um Workflows von Datenextraktion bis zu Kundensupport zu automatisieren. Das Framework enthält auch integrierte Protokollierung und Fehlerbehandlung zur Überwachung und Fehlerbehebung. Für mehr Flexibilität kann Kin Kernel in Web-Dienste, Microservices oder eigenständige Python-Anwendungen integriert werden, sodass Organisationen robuste KI-Agenten skalieren können.

Magma Deploy ist eine Plattform für die Bereitstellung von KI-Agenten, die den gesamten Prozess des Aufbaus, der Skalierung und Überwachung intelligenter Assistenten vereinfacht. Benutzer definieren visuell abfragegestützte Workflows, verbinden sich mit beliebigen Vektor-Datenbanken, wählen Modelle von OpenAI oder Open-Source-Providern und konfigurieren dynamische Routing-Regeln. Die Plattform übernimmt die Erzeugung von Einbettungen, Kontextverwaltung, automatische Skalierung und Nutzungsanalysen, sodass sich Teams auf Logik und Nutzererlebnis konzentrieren können, anstatt auf Backend-Infrastruktur.

OmniSteward ist eine modulare KI-Agenten-Orchestrierungsplattform, die auf Python basiert und sich mit OpenAI, lokalen LLMs sowie benutzerdefinierten Modellen verbindet. Es bietet Speichermodule für Kontext, Toolkits für API-Aufrufe, Websuche, Codeausführung und Datenbankabfragen. Benutzer definieren Agentenvorlagen mit Prompts, Workflows und Triggern. Das Framework orchestriert mehrere Agenten parallel, verwaltet den Gesprächsverlauf und automatisiert Aufgaben über Pipelines. Es beinhaltet außerdem Logging, Überwachungsdashboards, Plugin-Architektur und Integrationen mit Drittanbieterdiensten. OmniSteward vereinfacht die Erstellung domänenspezifischer Assistenten für Forschung, Betrieb, Marketing und mehr, und bietet Flexibilität, Skalierbarkeit sowie Open-Source-Transparenz für Unternehmen und Entwickler.

Pillar ist ein umfassendes KI-Agenten-Framework, das die Entwicklung und den Einsatz intelligenter, mehrstufiger Workflows vereinfacht. Es verfügt über eine modulare Architektur mit Planern zur Aufgabenzerlegung, Speicherelementen für Kontextbeibehaltung und Ausführern, die Aktionen über externe APIs oder benutzerdefinierten Code ausführen. Entwickler können Agenten-Pipelines in YAML oder JSON definieren, beliebige LLM-Anbieter integrieren und die Funktionalität durch benutzerdefinierte Plugins erweitern. Pillar unterstützt Out-of-the-Box asynchrone Ausführung und Kontextverwaltung, reduziert Boilerplate-Code und beschleunigt die Markteinführung KI-gesteuerter Anwendungen wie Chatbots, Datenanalyse-Assistenten und automatisierte Geschäftsprozesse.

SimplerLLM bietet Entwicklern eine minimalistische API zum Zusammenstellen von LLM-Ketten, zum Definieren von Agentenaktionen und zum Orchestrieren von Werkzeugaufrufen. Mit integrierten Abstraktionen für Gedächtnis, Prompt-Vorlagen und Ausgabeverarbeitung können Nutzer schnell Gesprächsagenten implementieren, die den Kontext über Interaktionen hinweg aufrechterhalten. Das Framework integriert sich nahtlos mit OpenAI, Azure und HuggingFace-Modellen und unterstützt erweiterbare Toolkits für Suchen, Rechner und benutzerdefinierte APIs. Sein leichtgewichtiges Kernkonzept minimiert Abhängigkeiten, was eine agile Entwicklung und einfache Bereitstellung auf Cloud oder Edge ermöglicht. Ob beim Erstellen von Chatbots, QA-Assistenten oder Aufgabenautomatisierern, SimplerLLM vereinfacht End-to-End-LLM-Agentenpipelines.

Der Wumpus LLM-Agent ist darauf ausgelegt, die Entwicklung fortgeschrittener sokratischer KI-Agenten zu vereinfachen, indem vorgefertigte Orchestrierungs-Tools, strukturierte Eingabevorlagen und nahtlose Tool-Integration bereitgestellt werden. Benutzer definieren Agentenpersönlichkeiten, Tool-Sets und Gesprächsabläufe und nutzen die eingebaute Chain-of-Thought-Verwaltung für transparente Begründung. Das Framework übernimmt Kontextwechsel, Fehlerbehebung und Speichermanagement, wodurch Entscheidungen in mehreren Schritten möglich sind. Es enthält eine Plugin-Schnittstelle für APIs, Datenbanken und benutzerdefinierte Funktionen, die es Agenten erlaubt, im Web zu browsen, Wissensbasen zu befragen oder Code auszuführen. Mit umfassender Protokollierung und Debugging können Entwickler jeden Begründungsschritt nachverfolgen, das Verhalten des Agenten feinabstimmen und auf jeder Plattform mit Python 3.7+ bereitstellen.

FastAPI LangGraph Agent Template bietet eine umfassende Grundlage für die Entwicklung von LLM-getriebenen Agenten innerhalb einer FastAPI-Anwendung. Es enthält vordefinierte LangGraph-Knoten für gängige Aufgaben wie Textvervollständigung, Einbettung und Vektorsuche, während Entwickler eigene Knoten und Pipelines erstellen können. Die Vorlage verwaltet Konversationsverlauf über Speichermodule, die den Kontext über Sitzungen hinweg bewahren, und unterstützt Umgebungs-basierte Konfigurationen für verschiedene Einsatzphasen. Eingebaute Docker-Dateien und eine CI/CD-freundliche Struktur sorgen für eine nahtlose Containerisierung und Bereitstellung. Logging und Fehlerbehandlungs-Middleware verbessern die Sichtbarkeit, während die modulare Codebasis die Funktionserweiterung vereinfacht. Durch die Kombination von FastAPI's Hochleistungs-Webframework mit LangGraphs Orchestrierungsfähigkeiten vereinfacht diese Vorlage den Entwicklungsprozess des Agenten-Frameworks von Prototyping bis Produktion.

AI Agents ist ein umfassendes Python-Framework, das die Entwicklung intelligenter Software-Agenten vereinfacht. Es bietet Plug-and-Play-Toolkits zur Integration externer Dienste wie Websuche, Datei-I/O und benutzerdefinierte APIs. Mit integrierten Speichermodulen behalten Agenten den Kontext zwischen Interaktionen bei, was fortgeschrittenes mehrstufiges Denken und persistente Gespräche ermöglicht. Das Framework unterstützt mehrere LLM-Anbieter, einschließlich OpenAI und quelloffener Modelle, sodass Entwickler Modelle einfach wechseln oder kombinieren können. Benutzer definieren Aufgaben, weisen Tools und Speicherpolitiken zu, und die Kern-Engine orchestriert die Prompt-Erstellung, Tool-Aufrufe und Antwortanalyse für einen nahtlosen Agentenbetrieb.

Agent Script stellt eine deklarative Skripting-Schicht über großen Sprachmodellen bereit, mit der Sie YAML- oder JSON-Skripte schreiben können, die Arbeitsabläufe des Agents, Tool-Aufrufe und Speichernutzung definieren. Sie können OpenAI, lokale LLMs oder andere Anbieter anschließen, externe APIs als Werkzeuge integrieren und Backend-Speicher für Langzeit- oder Kurzzeitspeicher konfigurieren. Das Framework verwaltet Kontext, asynchrone Ausführung und detailliertes Logging standardmäßig. Mit minimalem Code können Sie Chatbots, RPA-Workflows, Datenauszug-Agenten oder benutzerdefinierte Steuerungsschleifen prototypisieren, was die Erstellung, das Testen und den Einsatz KI-gestützter Automatisierungen erleichtert.

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.

Agentfy bietet eine modulare Architektur für den Bau von KI-Agenten durch die Kombination von LLMs, Speicher-Backends und Tool-Integrationen zu einer kohäsiven Laufzeit. Entwickler deklarieren das Verhalten der Agenten mit Python-Klassen, registrieren Tools (REST-APIs, Datenbanken, Utilities) und wählen Speicherm stores (lokal, Redis, SQL). Das Framework orchestriert Prompts, Aktionen, Tool-Aufrufe und Kontextmanagement, um Aufgaben zu automatisieren. Eingebaute CLI und Docker-Unterstützung ermöglichen eine Ein-Schritt-Bereitstellung in Cloud-, Edge- oder Desktop-Umgebungen.

Swarms SDK vereinfacht die Erstellung, Konfiguration und Ausführung kollaborativer Multi-Agentensysteme unter Verwendung großer Sprachmodelle. Entwickler definieren Agenten mit unterschiedlichen Rollen—Forscher, Synthetisierer, Kritiker—und gruppieren sie in Schwärme, die Nachrichten über eine gemeinsame Leitung austauschen. Das SDK kümmert sich um Planung, Kontextpersistenz und Speicherverwaltung, was iteratives Problemlösen ermöglicht. Mit nativer Unterstützung für OpenAI, Anthropic und andere LLM-Anbieter bietet es flexible Integrationen. Werkzeuge für Protokollierung, Ergebnisaggregation und Leistungsbewertung helfen Teams beim Prototyping und Einsatz von KI-gesteuerten Arbeitsabläufen für Brainstorming, Inhaltserstellung, Zusammenfassungen und Entscheidungsunterstützung.

CUPCAKE AGI (Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence) ist ein flexibles Python-Framework, das den Aufbau autonomer Agenten vereinfacht, indem es Sprachmodelle, Speicher und externe Tools kombiniert. Es bietet Kernmodule wie einen Zielplaner, einen Model-Executor und einen Speicher-Manager, um den Kontext zwischen Interaktionen zu bewahren. Entwickler können die Funktionen durch Plugins erweitern, um APIs, Datenbanken oder benutzerdefinierte Toolkits zu integrieren. CUPCAKE AGI unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Workflows, was es ideal für Forschung, Prototyping und produktionsreife Agentenbereitstellung in verschiedenen Anwendungen macht.

Die Dialogflow Fulfillment-Bibliothek bietet eine strukturierte Möglichkeit, Ihren Dialogflow-Agenten mit benutzerdefinierter Backend-Logik über Webhooks zu verbinden. Sie enthält eingebaute Antwortbuilder für Karten, Vorschlagchips, Schnellantworten und Nutzlasten sowie Kontexteverwaltung und Parameterextraktion. Entwickler können Absichts-Handler in einer kompakten Map definieren, Middleware für Vorverarbeitung nutzen und die Integration mit Actions on Google für Sprach-Apps vornehmen. Die Bereitstellung in Google Cloud Functions ist einfach, was skalierbare, sichere und wartbare Gesprächsservices gewährleistet.

e2e-chainlit-chatbot ist ein Musterprojekt, das den vollständigen Entwicklungszyklus eines Gesprächs-KI-Agents mit Chainlit demonstriert. Das Repository enthält End-to-End-Code für die Bereitstellung eines lokalen Webservers, der eine interaktive Chat-Oberfläche hostet, mit großen Sprachmodellen für Antworten integriert ist und den Gesprächskontext über Nachrichten hinweg verwaltet. Es bietet anpassbare Prompt-Vorlagen, Multi-Agent-Workflows und Echtzeit-Streaming von Antworten. Entwickler können API-Schlüssel konfigurieren, Modellparameter anpassen und das System mit benutzerdefinierter Logik oder Integrationen erweitern. Mit minimalen Abhängigkeiten und klarer Dokumentation beschleunigt dieses Projekt die Experimentation mit KI-gesteuerten Chatbots und bietet eine solide Grundlage für produktionsreife konversationelle Assistenten. Es enthält auch Beispiele zur Anpassung von Front-End-Komponenten, zur Protokollierung und Fehlerbehandlung. Für nahtlose Integration in Cloud-Plattformen geeignet und unterstützt sowohl Prototyp- als auch Produktionsszenarien.

Embabel Agent bietet einen strukturierten Ansatz für den Aufbau von KI-Agenten in Node.js- und Browser-Umgebungen. Entwickler definieren Tools—wie HTTP-Fetcher, Datenbank-Connectoren oder benutzerdefinierte Funktionen—und konfigurieren das Verhalten des Agenten über einfache JSON- oder JavaScript-Klassen. Das Framework führt Gesprächshistorien, leitet Anfragen an die entsprechenden Tools weiter und unterstützt Plugin-Erweiterungen. Embabel Agent ist ideal für die Erstellung von Chatbots mit dynamischen Fähigkeiten, automatisierten Assistenten, die mit mehreren APIs interagieren, und Forschungsprototypen, die eine dynamische Steuerung von KI-Aufrufen erfordern.