QueryCraft ist ein auf Python basierendes Werkzeug für die Eingabeaufforderungsentwicklung, das den Entwicklungsprozess für KI-Agenten vereinfacht. Es ermöglicht Benutzern, strukturierte Eingabeaufforderungen durch eine modulare Pipeline zu definieren, nahtlos mehrere LLM-APIs zu verbinden und automatisierte Bewertungen anhand benutzerdefinierter Metriken durchzuführen. Mit integrierter Protokollierung von Token-Nutzung und Kosten können Entwickler die Leistung messen, Variationen von Eingabeaufforderungen vergleichen und Ineffizienzen identifizieren. QueryCraft umfasst auch Debugging-Tools, um Modelle-Ausgaben zu inspizieren, Workflow-Schritte zu visualisieren und Modelle zu benchmarken. Seine CLI- und SDK-Schnittstellen erlauben die Integration in CI/CD-Pipelines, um schnelle Iterationen und Zusammenarbeit zu unterstützen. Durch die Bereitstellung einer umfassenden Umgebung für Design, Testen und Optimierung von Eingabeaufforderungen hilft QueryCraft Teams, genauere, effizientere und kostengünstigere KI-Agenten-Lösungen zu liefern.

Self Collab AI bietet einen modularen Rahmen, in dem Entwickler autonome Agenten, Kommunikationskanäle und Aufgabenziele definieren. Agenten verwenden vordefinierte Prompts und Muster, um Verantwortlichkeiten auszuhandeln, Daten auszutauschen und an Lösungen zu iterieren. Basierend auf Python und leicht erweiterbaren Schnittstellen unterstützt es die Integration mit LLMs, benutzerdefinierten Plugins und externen APIs. Teams können schnell komplexe Workflows prototypisieren—wie Forschungsassistenten, Content-Generierung oder Datenanalyse-Pipelines—indem sie Agentenrollen und Kollaborationsregeln konfigurieren, ohne umfangreichen Orchestrierungscode zu schreiben.

AI Agents with LangGraph nutzt eine Graph-Darstellung, um Beziehungen und Kommunikation zwischen autonomen KI-Agenten zu definieren. Jeder Knoten repräsentiert einen Agenten oder ein Werkzeug, was die Aufgabenteilung, Prompt-Anpassung und dynamisches Aktionsrouting ermöglicht. Das Framework integriert sich nahtlos mit gängigen LLMs und unterstützt benutzerdefinierte Werkzeugfunktionen, Speicherspeicher und Logging für Debugging. Entwickler können komplexe Workflows prototypisieren, Mehrschritt-Prozesse automatisieren und die Zusammenarbeit von Agenten mit wenigen Zeilen Python-Code testen.

Cerebellum bietet eine modulare Plattform, auf der Entwickler Agenten mithilfe deklarativer Pläne definieren, die aus sequenziellen Schritten oder Tool-Aufrufen bestehen. Jeder Plan kann eingebaute oder benutzerdefinierte Tools aufrufen – wie API-Connectoren, Retriever oder Datenprozessoren – über eine einheitliche Schnittstelle. Speichermodule ermöglichen es Agenten, Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern, abzurufen und zu vergessen, was kontextbewusste und zustandsabhängige Interaktionen ermöglicht. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Hugging Face), unterstützt die Registrierung eigener Tools und verfügt über eine ereignisgesteuerte Ausführungsmaschine für Echtzeitsteuerung. Mit Logging, Fehlerbehandlung und Plugin-Hooks erhöht Cerebellum die Produktivität und erleichtert die schnelle Entwicklung von Agenten für Automatisierung, virtuelle Assistenten und Forschungsanwendungen.