JASA stellt eine umfassende Sammlung von Java-Bibliotheken für den Bau und Betrieb von Multi-Agenten-Systemsimulationen bereit. Es unterstützt das Management des Agentenlebenszyklus, Ereignisplanung, asynchronen Nachrichtenversand und Umgebungsmodellierung. Entwickler können Kernklassen erweitern, um benutzerdefinierte Verhaltensweisen zu implementieren, externe Datenquellen zu integrieren und Simulationsergebnisse zu visualisieren. Das modulare Design und die klare API-Dokumentation erleichtern schnelle Prototypenentwicklung und Skalierbarkeit, was es für akademische Forschung, Lehre und Machbarkeitsstudien im auf Agenten basierenden Modellieren geeignet macht.

LangChain ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung KI-gestützter Anwendungen beschleunigt. Es bietet Abstraktionen für die Verkettung mehrerer Sprachmodellaufrufe (Chains), den Aufbau von Agenten, die mit externen Tools interagieren, und die Verwaltung des Konversationsspeichers. Entwickler können Prompts, Ausgabe-Parser und End-to-End-Workflows definieren. Integrationen umfassen Vektorenspeicher, Datenbanken, APIs und Hosting-Plattformen, um einsatzbereite Chatbots, Dokumentenanalysen, Code-Assistenten und benutzerdefinierte KI-Pipelines zu ermöglichen.

Kilo Code integriert KI-Funktionen in die VS Code-Umgebung, sodass Entwickler alltägliche Programmieraufgaben automatisieren, effektiv debuggen und effizient Code generieren können. Seine einzigartigen Modi - Orchestrator, Architekt, Code und Debug - erleichtern die nahtlose Koordination zwischen verschiedenen Entwicklungsphasen. Kilo gewährleistet eine Fehlerwiederherstellung, die Genauigkeit des Bibliothekskontexts und die Beibehaltung von Informationen für personalisierte Programmierarbeitsabläufe, während es vollständig Open Source ist und keine Bindung hat.

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.

Als robuste Go-Implementierung des beliebten LlamaIndex-Frameworks bietet Llama-Index-Go End-to-End-Funktionen für den Aufbau und die Abfrage vektorbasierter Indizes aus Textdaten. Nutzer können Dokumente über eingebaute oder benutzerdefinierte Loader laden, Embeddings mit OpenAI oder anderen Anbietern generieren und Vektoren im Speicher oder in externen Vektordatenbanken speichern. Die Bibliothek stellt eine QueryEngine-API bereit, die Keyword- und semantische Suche, boolesche Filter und Retrieval-augmented Generation mit LLMs unterstützt. Entwickler können Parser für Markdown, JSON oder HTML erweitern und alternative Einbettungsmodelle einbinden. Mit modularen Komponenten und klaren Schnittstellen bietet sie hohe Leistung, einfache Fehlersuche und flexible Integration in Microservices, CLI-Tools oder Webanwendungen, um die schnelle Prototypentwicklung von KI-gesteuerten Suchen und Chat-Lösungen zu ermöglichen.

LLM-Agent ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zum Erstellen von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Es bietet Abstraktionen für Gesprächsspeicher, dynamische Prompt-Vorlagen und nahtlose Integration benutzerdefinierter Tools oder APIs. Entwickler können mehrstufige Denkprozesse steuern, den Zustand über Interaktionen hinweg aufrechterhalten und komplexe Aufgaben automatisieren, wie Datenabruf, Berichtserstellung und Entscheidungsunterstützung. Durch die Kombination von Speicherverwaltung, Tool-Nutzung und Planung vereinfacht LLM-Agent die Entwicklung intelligenter, aufgabenorientierter Agenten in Python.

LLM State Machine ist ein Open-Source-Python-Framework, das zum Aufbau von KI-Agenten mit expliziten Zustandsmaschinen entwickelt wurde. Entwickler definieren Zustände als diskrete Schritte—jeder ruft ein großes Sprachmodell oder benutzerdefinierte Logik auf—und Übergänge basierend auf Ausgaben. Dieser Ansatz bietet Klarheit, Wartbarkeit und robuste Fehlerbehandlung für mehrstufige, LLM-gestützte Workflows wie Dokumentenverarbeitung, Konversationsbots oder Automatisierungspipelines.

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.

Matcha Agent bietet eine flexible Grundlage für den Aufbau autonomer Agenten in Python. Entwickler können Agenten mit benutzerdefinierten Toolsets (APIs, Skripte, Datenbanken) konfigurieren, Gesprächsspeicher verwalten und mehrstufige Arbeitsabläufe über verschiedene LLMs (OpenAI, lokale Modelle usw.) orchestrieren. Die plugin-basierte Architektur ermöglicht einfache Erweiterungen, Debugging und Überwachung des Agentenverhaltens. Ob Automatisierung von Forschung, Datenanalyse oder Kundenservice – Matcha Agent rationalisiert die End-to-End-Entwicklung und Bereitstellung von Agenten.

MATE: AI Code Review ist eine leistungsstarke Chrome-Erweiterung, die entwickelt wurde, um Ihr Programmiererlebnis zu verbessern, indem sie sofortige, KI-gesteuerte Code-Reviews liefert. Nahtlos in GitHub integriert, ermöglicht es Entwicklern, sofortige Rückmeldungen und personalisierte Anleitungen zu erhalten. Mit Funktionen wie blitzschnellen Reviews, komplett kostenlosem Zugang und fortschrittlicher KI-Technologie stellt MATE sicher, dass Ihr Code für Effizienz und Best Practices optimiert ist. Es fungiert wie ein 24/7-Mentor, der Ihnen hilft, mit jedem Projekt zu lernen und sich zu verbessern. Installieren Sie MATE noch heute und schließen Sie sich der Community von Entwicklern an, die intelligenter, nicht härter coden.

Melissa arbeitet als ein dialogbasierter KI-Agent, der fortschrittliches Sprachverständnis nutzt, um Nutzerbefehle zu interpretieren, kontextbewusste Antworten zu generieren und automatisierte Aufgaben auszuführen. Er bietet Funktionen wie Aufgabenplanung, Termin-Erinnerungen, Datenabfragen sowie die Integration externer APIs wie Google Kalender, Slack und E-Mail-Dienste. Nutzer können Melissas Fähigkeiten durch eigene Plugins erweitern, Workflows für repetitive Prozesse erstellen und auf seine Wissensbasis für schnelle Informationen zugreifen. Als Open-Source-Projekt können Entwickler Melissa auf Cloud- oder lokalen Servern selbst hosten, Berechtigungen konfigurieren und sein Verhalten an organisatorische Anforderungen oder persönliche Vorlieben anpassen - eine flexible Lösung für Produktivität, Kundensupport und digitale Assistenz.

Mergy ist eine praktische Browsererweiterung, die Benutzern hilft, Inhalte aus einem beliebigen öffentlichen GitHub-Repository in ein einzelnes Textdokument zu kombinieren. Entworfen für die Verwendung mit den Claude-Projekten von Anthropic, vereinfacht Mergy das Abrufen, Kombinieren und Herunterladen von Repository-Dateien. Das Tool stellt sicher, dass der kombinierte Text für die AI-Verarbeitung optimiert ist, was es Entwicklern erleichtert, Kontext für gesamte Codebasen bereitzustellen. Zu den Hauptfunktionen gehören anpassbare Regeln zum Einfügen/Ausschließen von Dateien, Respektierung von .gitignore-Regeln und Unterstützung für benutzerdefinierte Ignoriermuster. Mergy ist besonders nützlich für kleine bis mittelgroße Bibliotheken und benötigt einen persönlichen Zugriffstoken von GitHub für den API-Zugriff.

micro-agent stellt eine minimalistische, aber leistungsstarke Abstraktionsebene für die Erstellung autonomer KI-Agenten bereit. In TypeScript geschrieben, läuft es nahtlos sowohl im Browser als auch in Node.js und ermöglicht es, Agenten mit benutzerdefinierten Prompt-Vorlagen, Entscheidungslogik und erweiterbaren Tool-Integrationen zu definieren. Agenten können Chain-of-Thought-Reasoning, externe APIs nutzen und erinnerungsfähige Konversationen oder aufgabenbezogene memorys pflegen. Die Bibliothek umfasst Werkzeuge zur Handhabung von API-Antworten, Fehlerverwaltung und Sitzungspersistenz. Mit micro-agent können Entwickler Prototypen entwickeln und Agents für Aufgaben wie Workflow-Automatisierung, den Aufbau konversationeller Schnittstellen oder die Steuerung von Datenpipelines bereitstellen — ohne die Last großer Frameworks. Das modulare Design und die klare API-Schnittstelle erleichtern Erweiterung und Integration in bestehende Anwendungen.

Multi-Agent-Drohnenumgebung ist ein Python-Paket, das eine anpassbare Multi-Agenten-Simulation für UAV-Schwärme bietet, basierend auf OpenAI Gym und PyBullet. Nutzer definieren mehrere Drohnenagenten mit kinematischen und dynamischen Modellen, um kooperative Aufgaben wie Formationsflug, Zielverfolgung und Hindernisvermeidung zu erforschen. Die Umgebung unterstützt modulare Aufgaben konfigurieren, realistische Kollisionsdetektion und Sensor-Emulation, während benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen und dezentrale Policies ermöglicht werden. Entwickler können ihre eigenen Verstärkendem-Lernen-Algorithmen integrieren, die Leistung unter verschiedenen Szenarien bewerten und Agentenverläufe sowie Metriken in Echtzeit visualisieren. Das Open-Source-Design fördert Community-Beiträge und ist ideal für Forschung, Lehre und Prototyping fortschrittlicher Multi-Agenten-Steuerungslösungen.

JADE ist ein auf Java basierendes Agenten-Framework, das Entwicklern ermöglicht, mehrere autonome Softwareagenten in verteilten Umgebungen zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Jeder Agent läuft in einem Container, kommuniziert über die FIPA-konforme Agentenkommunikationssprache (ACL) und kann Dienste bei einem Verzeichnisservicedienst (Directory Facilitator) registrieren, um gefunden zu werden. Agenten führen vordefinierte Verhaltensweisen oder dynamische Aufgaben aus und können zwischen Containern mithilfe von Remote Method Invocation (RMI) migrieren. JADE unterstützt Ontologiedefinitionen für strukturierte Nachrichteninhalte und bietet grafische Tools zur Überwachung des Agentenzustands und der Nachrichtenübermittlung. Seine modulare Architektur ermöglicht die Integration externer Dienste, Datenbanken und REST-Interfaces, was es geeignet macht für die Entwicklung von Simulationen, IoT-Orchestrierungen, Verhandlungssystemen und mehr. Die Erweiterbarkeit des Frameworks und die Einhaltung industrieller Standards erleichtern die Implementierung komplexer Multi-Agenten-Systeme.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw bietet ein vollständiges Toolkit zum Entwickeln, Trainieren und Bewerten mehrerer KI-Agenten in StarCraft II. Es stellt Low-Level-Kontrollen für Einheitenbewegung, Zielverfolgung und Fähigkeiten bereit und erlaubt gleichzeitig eine flexible Belohnungs- und Szenarienkonfiguration. Nutzer können eigene neuronale Netzwerkarchitekturen integrieren, Team-Strategien definieren und Metriken aufzeichnen. Basierend auf PySC2 unterstützt es paralleles Training, Checkpointing und Visualisierung, was es ideal für Forschung im Bereich kooperatives und adversariales multi-agenten Reinforcement Learning macht.

MultiAgentes bietet eine modulare Architektur zur Definition von Umgebungen und Agenten, die synchrone und asynchrone Multi-Agenten-Interaktionen unterstützt. Es umfasst Basisklassen für Umgebungen und Agenten, vordefinierte Szenarien für kooperative und wettbewerbsorientierte Aufgaben, Werkzeuge zur Anpassung von Belohnungsfunktionen und APIs für die Kommunikation zwischen Agenten und die Beobachtungsteilung. Visualisierungs utils ermöglichen die Echtzeitüberwachung des Agentenverhaltens, während Logger-Module Leistungsmetriken aufzeichnen. Das Framework integriert sich nahtlos mit Gym-kompatiblen Reinforcement-Learning-Bibliotheken, sodass Nutzer Agenten mit bestehenden Algorithmen trainieren können. MultiAgentes ist auf Erweiterbarkeit ausgelegt, sodass Entwickler neue Umgebungsvorlagen, Agententypen und Kommunikationsprotokolle hinzufügen können, um vielfältige Forschungs- und Bildungsanwendungen abzudecken.

NagaAgent ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung, Orchestrierung und Skalierung von KI-Agenten vereinfachen soll. Es bietet ein Plug-and-Play-Tool-Integrationssystem, persistente Konversationsspeicher-Objekte und eine asynchrone Multi-Agenten-Steuerung. Entwickler können benutzerdefinierte Tools als Funktionen registrieren, den Zustand der Agenten verwalten und die Interaktionen mehrerer Agenten choreografieren. Das Framework umfasst Protokollierung, Fehlerbehandlungs-Hooks und Konfigurationsvoreinstellungen für schnelle Prototypen. NagaAgent ist ideal für den Aufbau komplexer Workflows – Kundenservice-Bots, Datenverarbeitungs-Pipelines oder Forschungsassistenten – ohne Infrastrukturaufwand.

Nexus Agents ist ein modulares Framework zum Aufbau von KI-gesteuerten Multi-Agenten-Systemen mit großen Sprachmodellen im Kern. Entwickler können benutzerdefinierte Agenten definieren, externe Werkzeuge integrieren und Workflows durch deklarative YAML- oder Python-Konfigurationen orchestrieren. Es unterstützt dynamisches Aufgabenrouting, Speicherverwaltung und Inter-Agenten-Kommunikation und sorgt für skalierbare und zuverlässige Automatisierung. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und CLI-Unterstützung vereinfacht Nexus Agents den Aufbau komplexer Pipelines für Datenabruf, Analyse, Inhaltserstellung und Kundeninteraktionen. Seine Architektur ermöglicht eine einfache Erweiterung mit benutzerdefinierten Werkzeugen oder LLM-Anbietern, um Teams zu befähigen, Geschäftsprozesse, Forschungsaufgaben und operative Workflows auf konsistente und wartbare Weise zu automatisieren.

Notte ist ein entwicklerzentriertes Python-Framework zur Orchestrierung von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Es bietet integrierte Speicher-Module zum Speichern und Abrufen von Gesprächskontexten, flexible Tool-Integration für externe APIs oder benutzerdefinierte Funktionen und eine Planungskomponente, die Aufgaben sequenziert. Mit Notte können Sie schnell konversationelle Assistenten, Datenanalyse-Bots oder automatisierte Arbeitsabläufe prototypisieren und profitieren gleichzeitig von Open-Source-Erweiterbarkeit und plattformübergreifender Unterstützung.