FAgent bietet eine modulare Architektur zum Erstellen von KI-Agenten, einschließlich Abstraktionen für Umgebungen, Richtlinien-Schnittstellen und Tool-Connectoren. Es unterstützt die Integration mit gängigen LLM-Diensten, implementiert Speichermanagement für Kontextbeibehaltung und stellt eine Beobachtbarkeitsschicht für Protokollierung und Überwachung der Agentenaktionen bereit. Entwickler können eigene Tools und Aktionen definieren, mehrstufige Workflows orchestrieren und simulationsbasierte Bewertungen durchführen. FAgent enthält außerdem Plugins für Datenerfassung, Leistungsmetriken und automatisierte Tests, was es für Forschung, Prototyping und Produktionsbereitstellung autonomer Agenten in verschiedenen Domänen geeignet macht.

LeanAgent ist ein Python-basiertes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht. Es bietet integrierte Planungsmodule, die große Sprachmodelle für Entscheidungen nutzen, eine erweiterbare Tool-Integrationsschicht für externe APIs oder benutzerdefinierte Skripte und ein Speichermanagementsystem, das den Kontext über Interaktionen hinweg bewahrt. Entwickler können Agenten-Workflows konfigurieren, benutzerdefinierte Tools integrieren, schnell mit Debugging-Tools iterieren und einsatzbereite Agenten für verschiedene Anwendungsbereiche bereitstellen.

LLM-betriebene KI-Agenten sind darauf ausgelegt, die Erstellung autonomer Agenten durch die Koordination großer Sprachmodelle und externer Werkzeuge über eine modulare Architektur zu vereinfachen. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge mit standardisierten Schnittstellen definieren, Speicher-Backends konfigurieren, um den Zustand zu bewahren, und mehrstufige Denkketten einrichten, die LLM-Eingabeaufforderungen verwenden, um Aufgaben zu planen und auszuführen. Das AgentExecutor-Modul verwaltet Werkzeugaufrufe, Fehlerbehandlung und asynchrone Arbeitsabläufe, während integrierte Templates reale Szenarien wie Datenauszug, Kundensupport und Terminplanung veranschaulichen. Durch die Abstraktion von API-Aufrufen, Prompt-Engineering und Zustandsverwaltung reduziert das Framework Boilerplate-Code und beschleunigt Experimente, was es ideal für Teams macht, die benutzerdefinierte intelligente Automatisierungslösungen in Python erstellen.

llama-cpp-agent ist ein Open-Source-C++-Framework für den vollständigen offline Betrieb von KI-Agenten. Es nutzt die inference-Engine llama.cpp, um schnelle, latenzarme Interaktionen zu bieten, und unterstützt ein modulares Pluginsystem, konfigurierbaren Speicher und Tasks. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge integrieren, zwischen verschiedenen lokalen LLM-Modellen wechseln und datenschutzorientierte Konversationsassistenten ohne externe Abhängigkeiten erstellen.

OSU NLP Middleware ist ein leichtgewichtiges Framework in Python, das die Entwicklung von KI-Agentensystemen vereinfacht. Es stellt eine zentrale Agentenschleife bereit, die Interaktionen zwischen natürlichen Sprachmodellen und externen Tool-Funktionen, die als Plugins definiert sind, orchestriert. Das Framework unterstützt beliebte LLM-Anbieter (OpenAI, Hugging Face usw.) und ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Tools für Aufgaben wie Datenbankabfragen, Dokumentenabruf, Websuche, mathematische Berechnungen und REST-API-Aufrufe zu registrieren. Middleware verwaltet den Gesprächsverlauf, handhabt Ratenbegrenzungen und protokolliert alle Interaktionen. Es bietet außerdem konfigurierbares Caching und Wiederholungsrichtlinien für eine verbesserte Zuverlässigkeit, sodass intelligente Assistenten, Chatbots und autonome Workflows mit minimalem Boilerplate-Code erstellt werden können.

MiniAgent ist ein minimalistisches Open-Source-Framework, das in Python geschrieben ist und autonome KI-Agenten zum Planen und Ausführen komplexer Workflows erstellt. Im Kern enthält MiniAgent ein Modul für Aufgabenplanung, das hohe Ziele in geordnete Schritte zerlegt, einen Ausführungscontroller, der jeden Schritt nacheinander ausführt, sowie eingebaute Adapter für die Integration externer Tools und APIs, einschließlich Webdiensten, Datenbanken und benutzerdefinierter Skripte. Es bietet außerdem ein leichtgewichtiges Speicherverwaltungssystem zur Persistenz von Konversations- oder Aufgaben-Kontexten. Entwickler können benutzerdefinierte Aktions-Plugins registrieren, Richtlinien für Entscheidungen festlegen und die Tool-Funktionalität erweitern. Mit Unterstützung für OpenAI-Modelle und lokale LLMs ermöglicht MiniAgent schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, digitale Arbeiter und automatisierte Pipelines, alles unter einer MIT-Lizenz.

Playbooks AI ist ein Entwicklerrahmenwerk zum Aufbau von KI-Agenten durch eine deklarative Playbook-DSL. Es unterstützt die Integration verschiedener LLMs, benutzerdefinierter Tools und Speichersysteme. Mit CLI und Web UI können Benutzer das Verhalten des Agenten definieren, multi-schrittige Workflows orchestrieren und die Ausführung überwachen. Zu den Funktionen gehören Tool-Routing, zustandsbehafteter Speicher, Versionskontrolle, Analytik und Multi-Agenten-Kollaboration, was die Prototypentwicklung und den produktionsreifen Einsatz erleichtert.

Saga bietet eine flexible Architektur zum Erstellen von KI-Agenten, die mehrstufige Workflows planen und ausführen. Kernkomponenten sind ein Planermodul, das Ziele in Aktionen zerlegt, ein Speichersystem für Gesprächs- und Aufgabencontext sowie ein Werkzeugregister für die Integration externer Dienste oder Skripte. Agenten laufen asynchron, verwalten den Zustand über Sitzungen hinweg und unterstützen die Entwicklung benutzerdefinierter Werkzeuge. Saga ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung autonomer Assistenten, die Aufgaben wie Datensammlung, Alarmierung und interaktive Q&A in Ihrer eigenen Python-Umgebung automatisieren.

Semi Agent bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von KI-Agenten, die planen, Aktionen ausführen und Kontext über die Zeit hinweg erinnern können. Es integriert sich mit beliebten Sprachmodellen, unterstützt Tool-Definitionen für spezielle Funktionen und liest konversationellen oder auf Aufgaben ausgerichteten Speicher. Entwickler können Schritt-für-Schritt-Pläne definieren, externe APIs oder Skripte als Tools einbinden und integrierte Protokollierung nutzen, um das Verhalten der Agenten zu debuggen und zu optimieren. Das Open-Source-Design und die Python-Basis ermöglichen einfache Anpassungen, Erweiterungen und Integration in bestehende Pipelines.

SmolAgents Dynamic Tools erweitert das quelloffene SmolAgents Python-Framework, um LLM-basierte Agenten mit dynamischem Werkzeugaufruf zu befähigen. Agenten können nahtlos eine Vielzahl vordefinierter Werkzeuge aufrufen — wie Websuche via SerpAPI, mathematische Rechner, Datum und Uhrzeit, Dateisystemoperationen und benutzerdefinierte HTTP-Anfragehandler — basierend auf Nutzerabsicht und Denkketten. Entwickler können zusätzliche Werkzeuge registrieren oder bestehende anpassen, was es den Agenten ermöglicht, Daten abzurufen, Inhalte zu erstellen, Berechnungen durchzuführen und externe APIs zu integrieren, alles in einer einheitlichen Schnittstelle. Durch die Bewertung der Werkzeugverfügbarkeit zur Laufzeit optimiert SmolAgents Dynamic Tools die Arbeitsabläufe der Agenten, reduziert Hardcoded-Logik und verbessert die Modularität in vielfältigen Anwendungsfällen wie Forschungsunterstützung, automatisierte Berichterstellung und Chatbot-Erweiterung.

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ChatAgent ermöglicht es Entwicklern, intelligente Chatbots schnell zu erstellen und bereitzustellen, indem es eine erweiterbare Architektur mit Kernmodulen für Speicherverwaltung, Tool-Ketten und Strategieberechnung anbietet. Es lässt sich nahtlos in beliebte LLM-Anbieter integrieren und erlaubt die Definition benutzerdefinierter Tools für API-Aufrufe, Datenbankabfragen oder Dateivorgänge. Das Framework unterstützt Mehrschrittplanung, dynamische Entscheidungsfindung und kontextabhängiges Speicherrückruf, um kohärente Interaktionen in erweiterten Gesprächen zu gewährleisten. Sein Plugin-System und die konfigurationsgetriebenen Pipelines erleichtern die individuelle Anpassung und das Experimentieren, während strukturierte Protokolle und Metriken die Überwachung der Leistung und Fehlerbehebung in Produktionsumgebungen erleichtern.

TinyAuton bietet eine minimalistische, erweiterbare Architektur zum Aufbau autonomer Agenten, die mithilfe von GPT-Modellen von OpenAI Aufgaben planen, ausführen und verfeinern. Es enthält eingebaute Module zur Zieldefinition, Gesprächskontextverwaltung, Toolaufruf und Protokollierung der Agententscheidungen. Durch iterative Selbstreflexionsschleifen kann der Agent Ergebnisse analysieren, Pläne anpassen und fehlgeschlagene Schritte erneut versuchen. Entwickler können externe APIs oder lokale Skripte als Tools integrieren, Speicher oder Zustand einrichten und die Denkprozesse des Agenten anpassen. TinyAuton ist für eine schnelle Prototypentwicklung von KI-gesteuerten Workflows optimiert, von Datenextraktion bis Codegenerierung, alles in wenigen Zeilen Python.

FreeAiKit bietet eine zugängliche Plattform zum Erstellen eigener KI-Tools, die darauf ausgelegt ist, verschiedene kreative und berufliche Projekte zu verbessern. Mit intuitiven Oberflächen und modernsten KI-Funktionen können Nutzer maßgeschneiderte Lösungen für die Inhaltserstellung, SEO, Social-Media-Engagement und mehr entwickeln. Dieses Tool ermöglicht es Einzelpersonen und Teams, Arbeitsabläufe zu optimieren, einzigartige Ideen zu generieren und ihre digitale Präsenz zu optimieren, ohne fortgeschrittene technische Fähigkeiten zu benötigen.

openai-agents-python ist ein umfassendes Python-Paket, das Entwicklern hilft, vollständig autonome KI-Agenten zu konstruieren. Es bietet Abstraktionen für Agentenplanung, Werkzeugintegration, Speicherzustände und Ausführungsloops. Benutzer können benutzerdefinierte Werkzeuge registrieren, Agentenziele festlegen und das Framework Schritt-für-Schritt-Reasoning koordinieren lassen. Die Bibliothek enthält auch Hilfsmittel für das Testen und Protokollieren von Agentenaktionen, um die Verhaltensentwicklung zu erleichtern und komplexe Mehrschrittaufgaben zu debuggen.

LLM-Agent bietet eine strukturierte Architektur zum Erstellen intelligenter Agenten mit LLMs. Es umfasst ein Toolkit zur Definition benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontexterhaltung und Ausführungs-Tools, die komplexe Aktionsketten steuern. Agenten können APIs aufrufen, lokale Prozesse ausführen, Datenbanken abfragen und den Gesprächszustand verwalten. Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks ermöglichen eine Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Für Erweiterbarkeit konzipiert, unterstützt LLM-Agent das Hinzufügen neuer Tool-Schnittstellen, benutzerdefinierter Evaluatoren und dynamischer Auftragsrouting, um automatisierte Forschung, Datenanalyse, Codeerstellung und mehr zu ermöglichen.

Der MCP-Agent bietet eine robuste Grundlage für den Aufbau intelligenter, KI-gesteuerter Assistenten, indem modulare Komponenten für die Integration von Sprachmodellen, benutzerdefinierten Tools und Datenquellen bereitgestellt werden. Zu den Kernfunktionen gehören dynamische Werkzeugaufrufe basierend auf Nutzerabsichten, kontextbezogenes Speichermanagement für langfristige Gespräche und ein flexibles Plugin-System, das die Erweiterung der Fähigkeiten erleichtert. Entwickler können Pipelines definieren, um Eingaben zu verarbeiten, externe APIs auszulösen und asynchrone Workflows zu verwalten, während sie transparente Protokolle und Metriken pflegen. Mit Unterstützung für gängige LLMs, konfigurierbaren Vorlagen und rollenbasiertem Zugriff vereinfacht der MCP-Agent den Einsatz skalierbarer, wartbarer KI-Agenten in Produktionsumgebungen. Ob Kundenservice-Chatbots, RPA-Bots oder Forschungsassistenten – der MCP-Agent beschleunigt Entwicklungszyklen und sorgt für konstante Leistung in allen Anwendungsfällen.

Rusty Agent ist eine leichtgewichtige, aber leistungsstarke Rust-Bibliothek, die die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht, die große Sprachmodelle nutzen. Es führt Kernabstraktionen wie Agents, Tools und Memory-Module ein, die es Entwicklern erlauben, benutzerdefinierte Tool-Integrationen zu definieren—z.B. HTTP-Clients, Wissensdatenbanken, Rechner—und Multi-Schritt-Gespräche programmatisch zu orchestrieren. Rusty Agent unterstützt dynamisches Prompt-Design, Streaming-Antworten und kontextuellen Speicher über Sitzungen hinweg. Es integriert nahtlos mit der OpenAI API (GPT-3.5/4) und kann für zusätzliche LLM-Anbieter erweitert werden. Die strenge Typisierung und die Leistungsfähigkeit von Rust sorgen für sichere, nebenläufige Ausführung der Agenten-Workflows. Anwendungsfälle umfassen automatisierte Datenanalyse, interaktive Chatbots, Aufgabenautomatisierungspipelines und mehr—damit können Rust-Entwickler intelligente, sprachgetriebene Agenten in ihre Anwendungen einbetten.

Proactive AI Agents ist ein entwicklerzentriertes Framework, das darauf ausgelegt ist, komplexe autonome Agenten-Ökosysteme basierend auf großen Sprachmodellen zu konzipieren. Es bietet standardmäßig Funktionen für die Erstellung von Agenten, Aufgabenzerlegung und Kommunikation zwischen Agenten, um eine nahtlose Koordination bei komplexen, mehrstufigen Zielen zu ermöglichen. Jeder Agent kann mit benutzerdefinierten Tools, Speicher und Planungsalgorithmen ausgestattet werden, wodurch sie proaktiv Nutzerbedürfnisse vorwegnehmen, Aufgaben planen und Strategien dynamisch anpassen können. Das Framework unterstützt die modulare Integration neuer Sprachmodelle, Toolkits und Wissensbasen und bietet integrierte Protokollierungs- und Überwachungsfunktionen. Durch die Abstraktion der komplexen Organisation der Agentenbeschaffung beschleunigt Proactive AI Agents die Entwicklung KI-gesteuerter Workflows für Forschung, Automatisierung und Unternehmensanwendungen.

Promptix Python ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Python. Mit einer einfachen Installation über pip können Sie Agenten instanziieren, die von jeder gängigen LLM angetrieben werden, fachspezifische Tools registrieren, In-Memory- oder Persistenzdatenbanken konfigurieren und mehrstufige Entscheidungsprozesse orchestrieren. Das SDK unterstützt Echtzeit-Streaming von Token-Ausgaben, Callback-Handler zum Protokollieren oder für benutzerdefinierte Verarbeitung sowie integrierte Speicher-Module, um Kontexte über Interaktionen hinweg zu bewahren. Entwickler können diese Bibliothek nutzen, um Chatbot-Assistenten, Automatisierungen, Datenpipelines oder Forschungsagenten in wenigen Minuten zu prototypisieren. Sein modulares Design ermöglicht den Austausch von Modellen, das Hinzufügen benutzerdefinierter Tools und die Erweiterung von Speicher-Backends, was Flexibilität für eine Vielzahl von KI-Agentenanwendungen bietet.