FastAPI Agents bietet eine robuste Serviceschicht für die Entwicklung von LLM-basierten Agenten mit dem Web-Framework FastAPI. Es ermöglicht die Definition des Agentenverhaltens mit LangChain Chains, Tools und Speichersystemen. Jeder Agent kann als standardmäßiger REST-Endpunkt bereitgestellt werden, der asynchrone Anfragen, Streaming-Antworten und anpassbare Payloads unterstützt. Die Integration mit Vektorspeichern ermöglicht retrieval-augmented Generation für wissensgetriebene Anwendungen. Das Framework umfasst integrierte Protokollierung, Überwachungs-Hooks und Docker-Unterstützung für containerisierte Bereitstellung. Es ist einfach, Agenten mit neuen Tools, Middleware und Authentifizierung zu erweitern. FastAPI Agents beschleunigt die Marktreife von KI-Lösungen und stellt Sicherheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit agentenbasierter Anwendungen in Unternehmen und Forschungseinrichtungen sicher.

Das A2A-Protokoll ist eine entwicklerfreundliche Plattform zur Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung autonomer KI-Agenten auf Blockchain-Netzwerken. Agenten können mit einzigartigen Token-Sets, Strategie-Modules und Risikoparametern konfiguriert werden, um Aufgaben wie Ertragslandwirtschaft, Liquiditätsbereitstellung und automatisierten Market Making durchzuführen. Die Smart Contracts des Protokolls verwalten die Asset-Haftung, Ausführungsplanung und Governance-Abstimmungen, während ein spezieller Marktplatz es Nutzern ermöglicht, Agentenstrategien zu lizenzieren und zu teilen. Native Unterstützung für Ethereum und EVM-kompatible Chains gewährleistet eine nahtlose Integration mit DeFi-Protokollen, DAOs und tokenisierten Gemeinschaften, was Transparenz, Sicherheit und On-Chain-Verantwortlichkeit vom Anfang bis zum Ende bietet.

Das A2A SDK ist ein Entwickler-Toolkit zum Erstellen, Verketteten und Verwalten von KI-Agenten in Python. Es stellt APIs bereit, um Agentenverhalten via Prompts oder Code zu definieren, Agenten in Pipelines oder Workflows zu verbinden und asynchrone Nachrichtenübermittlung zu ermöglichen. Die Integration mit OpenAI, Llama, Redis und REST-Diensten erlaubt es Agenten, Daten abzurufen, Funktionen aufzurufen und Zustände zu speichern. Eine integrierte UI überwacht die Agentenaktivität, während das modulare Design die Erweiterung oder den Austausch von Komponenten ermöglicht, um benutzerdefinierte Anwendungsfälle zu erfüllen.

A2A4J ist ein leichtgewichtiges Java-Framework zum Aufbau autonomer KI-Agenten. Es bietet Abstraktionen für Agenten, Werkzeuge, Speicher und Planer, unterstützt die asynchrone Ausführung von Aufgaben und die nahtlose Integration mit OpenAI und anderen LLM-APIs. Das modulare Design ermöglicht die Definition benutzerdefinierter Werkzeuge und Speicherspeicher, die Orchestrierung von Mehrschritt-Workflows und die Verwaltung von Entscheidungszyklen. Mit integrierter Fehlerbehandlung, Protokollierung und Erweiterbarkeit beschleunigt A2A4J die Entwicklung intelligenter Java-Anwendungen und Microservices.

Agents4Future ist eine Plattform, die dazu gedacht ist, Unternehmer bei der Entwicklung und Beschleunigung ihrer Geschäftsideen zu unterstützen. Sie nutzt eine Suite von spezialisierten KI-Agenten und digitalen Mentoren, um individuelle Beratung, technische Ergebnisse und strategische Planung anzubieten. Durch die Nutzung von KI können Nutzer Zeit und Geld für Schulungen sparen, ihre Markteinführungsstrategie verbessern und ihre Geschäfte effektiv skalieren. Die Plattform eignet sich sowohl für neue Unternehmer als auch für etablierte Geschäftsinhaber, die ihre Projekte optimieren und ausbauen möchten.

AAGPT ist ein erweiterbares, Open-Source-KI-Agenten-Framework, das zum Bauen autonomer Agenten entwickelt wurde. Es ermöglicht die Definition von hochrangigen Zielen, die Verwaltung des Gesprächsspeichers, die Planung von Multi-Schritt-Aufgaben und die Integration externer Tools oder APIs. Mit einer einfachen Konfigurationsdatei und Python SDK können Sie das Verhalten der Agenten anpassen, benutzerdefinierte Aktionen definieren und Agenten bereitstellen, die mit Datenquellen interagieren, Befehle ausführen und aus vergangenen Interaktionen lernen, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

ActionAgents dient als fortschrittliche Automatisierungsplattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um das Aufgabenmanagement, die Workflow-Optimierung und die Entscheidungsprozesse zu erleichtern. Durch nahtlose Integration mit bestehenden Systemen bietet ActionAgents den Benutzern anpassbare Lösungen, die auf einzigartige betriebliche Anforderungen zugeschnitten sind. Dieser KI-Agent ist auf Einzelpersonen und Organisationen zugeschnitten, die ihre Effizienz durch intelligente Automatisierungstools steigern möchten.

AI-Agents bietet eine flexible Agentenarchitektur, die Sprachmodell-Planer, dauerhafte Speichermodule und anpassbare Toolkits orchestriert. Entwickler definieren Tools für HTTP-Anfragen, Dateibearbeitung und benutzerdefinierte Logik und konfigurieren einen LLM-Planer, um zu entscheiden, welches Tool aufzurufen ist. Das Gedächtnis speichert Kontext und Konversationsverlauf. Das Framework verarbeitet asynchrone Ausführung, Fehlerbehebung und Protokollierung, um eine schnelle Erstellung intelligenter Assistenten, Datenanalysatoren oder Automatisierungsbots zu ermöglichen, ohne die Kernorchestrierungslogik neu erfinden zu müssen.

AI-Agents bietet eine modulare Architektur zum Definieren und Ausführen von Python-basierten KI-Agenten. Entwickler können das Verhalten der Agenten konfigurieren, externe APIs oder Tools integrieren und den Speicher der Agenten über Sitzungen hinweg verwalten. Es nutzt beliebte LLMs, unterstützt Multi-Agenten-Zusammenarbeit und ermöglicht pluginbasierte Erweiterungen für komplexe Workflows wie Datenanalyse, automatisierten Support und personalisierte Assistenten.

AI-Agents bietet eine flexible, modulare Plattform zur Erstellung autonomer, KI-gesteuerter Agenten. Entwickler können Zielsetzungen definieren, Aufgaben verknüpfen und Speichermodule integrieren, um kontextbezogene Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern und abzurufen. Das Framework unterstützt die Integration mit führenden LLMs über API-Schlüssel, sodass Agenten Ausgaben generieren, bewerten und überarbeiten können. Anpassbare Tool- und Plugin-Unterstützung ermöglichen den Austausch mit externen Diensten wie Web-Scraping, Datenbankabfragen und Berichterstellungswerkzeugen. Durch klare Abstraktionen für Planung, Ausführung und Feedback-Schleifen beschleunigt AI-Agents die Prototypenentwicklung und den Einsatz intelligenter Automatisierungs-Workflows.

AI-Agents bietet ein modulares Toolkit zur Erstellung autonomer KI-Agenten, die Aufgabenplanung, Ausführung und Selbstüberwachung ermöglichen. Es unterstützt integrierte Werkzeuge wie Websuche, Datenverarbeitung und benutzerdefinierte APIs und verfügt über eine Speichereinheit, um Kontexte über Interaktionen hinweg zu behalten und abzurufen. Mit einem flexiblen Pluginsystem können Agenten dynamisch neue Fähigkeiten laden, während asynchrone Ausführung effiziente Mehrschritt-Workflows gewährleistet. Das Framework nutzt LangChain für fortgeschrittenes Ketten-der-Gedanken-Schlussfolgern und vereinfacht die Bereitstellung in Python-Umgebungen auf macOS, Windows oder Linux.

AI Agents bietet ein strukturiertes Toolkit für Entwickler, um autonome Agenten mit großen Sprachmodellen zu erstellen. Es umfasst Module zur Integration externer APIs, Verwaltung von Konversations- oder Langzeitspeicher, Orchestrierung von Mehrschritt-Workflows und Verkettung von LLM-Aufrufen. Das Framework stellt Vorlagen für gängige Agentenarten bereit—Datenabruf, Fragenbeantwortung und Aufgabenautomatisierung—und ermöglicht die Anpassung von Eingabeaufforderungen, Tool-Definitionen und Speicherstrategien. Mit asynchroner Unterstützung, Plugin-Architektur und modularem Design ermöglicht AI Agents skalierbare, wartbare und erweiterbare agentenbasierte Anwendungen.

Agent Forge bietet eine modulare Architektur zur Definition, Ausführung und Koordination von KI-Agenten. Es verfügt über integrierte APIs für Aufgabenkoordination, Speichermodule für langfristigen Kontext und ein Plugin-System zur Integration externer Dienste (z.B. LLMs, Datenbanken, Drittanbieter-APIs). Entwickler können schnell Prototypen erstellen, testen und in der Produktion einsetzen, komplexe Workflows zusammenfügen, ohne Low-Level-Infrastruktur verwalten zu müssen.

AgentAt ist eine umfassende KI-Agentenplattform und ein Framework, das darauf ausgelegt ist, Unternehmen bei der Rationalisierung der Abläufe durch autonome digitale Arbeiter zu unterstützen. Es ermöglicht nicht-technischen Benutzern, Agenten zu entwerfen, zu konfigurieren und bereitzustellen, die über Chat oder Sprache auf mehreren Kanälen – Web, Slack, Microsoft Teams, E-Mail und mehr – interagieren können. Agenten können mit internen Datenbanken, CRMs und SaaS-Tools verbunden werden, um Echtzeit-Daten abzurufen, Formulare zu erstellen und Mehrstufige Arbeitsabläufe auszuführen. Eingebauter Speicher und Kontextbehaltung ermöglichen es laufenden Gesprächen, kohärent zu bleiben. Analytik-Dashboards überwachen die Leistung. Teams können Agenten iterativ trainieren und verbessern, um kontinuierlich Support, HR-Helpdesks, Vertriebsunterstützung und darüber hinaus zu optimieren – für Effizienz und Skalierbarkeit.

AgentChat ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung von KI-Agenten, die die GPT-Modelle von OpenAI nutzt, um vielseitige Konversationsagenten auszuführen. Es bietet eine React-Frontend für interaktive Chats, ein Node.js-Backend für API-Routing und ein Plugin-System zur Erweiterung der Fähigkeiten der Agenten. Agenten können mit rollenbasierten Prompts, persistentem Speicher und vordefinierten Workflows konfiguriert werden, um Aufgaben wie Zusammenfassungen, Terminplanung, Datenauswertung und Benachrichtigungen zu automatisieren. Benutzer können mehrere Agenteninstanzen erstellen, benutzerdefinierte Namen zuweisen und in Echtzeit zwischen ihnen wechseln. Das System unterstützt sichere API-Schlüssel-Verwaltung, und Entwickler können neue Datenanbindungen, Wissensdatenbanken und Drittanbieterdienste integrieren, um die Interaktionen der Agenten zu verbessern.

Advanced Agents Cookbooks ist ein community-getragenes GitHub-Projekt, das eine Bibliothek von KI-Agenten-Rezepten auf Basis von LangChain anbietet. Es umfasst Speichermodule zur Kontextbeibehaltung, Integrationen benutzerdefinierter Tools für externe Daten- und API-Aufrufe, Muster für Funktionsaufrufe für strukturierte Antworten, Gedankengang-Planung für komplexe Entscheidungsfindung und die Orchestrierung mehrstufiger Workflows. Entwickler können diese vorgefertigten Beispiele nutzen, um Best Practices zu verstehen, Verhalten anzupassen und die Entwicklung intelligenter Agenten zu beschleunigen, die Aufgaben wie Terminplanung, Datenabruf und Kundensupport automatisieren.

AgentCrew wurde entwickelt, um die Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten zu vereinfachen, indem gemeinsame Funktionen wie Agentenlebenszyklus, Speichersicherung, Aufgabenplanung und Inter-Agent-Kommunikation abstrahiert werden. Entwickler können benutzerdefinierte Agentenprofile definieren, Trigger und Bedingungen festlegen und mit großen LLM-Anbietern wie OpenAI und Anthropic integrieren. Das Framework bietet eine Python SDK, CLI-Tools, RESTful-Endpunkte und ein intuitives Web-Dashboard zur Überwachung der Agentenleistung. Workflow-Automatisierungsfunktionen ermöglichen es Agenten, parallel oder sequenziell zu arbeiten, Nachrichten auszutauschen und Interaktionen für Audits und Retraining zu protokollieren. Die modulare Architektur unterstützt Plugin-Erweiterungen, wodurch Organisationen die Plattform auf vielfältige Anwendungsfälle zuschneiden können, von Kundenservice-Bots bis hin zu automatisierten Forschungsassistenten und Datenerfassungs-Pipelines.

AgentDock bietet eine Drag-and-Drop-Oberfläche zum Erstellen und Verwalten koordinierter KI-Agenten. Jedem Agenten können spezifische Rollen zugewiesen werden – z.B. Webrecherche, Zusammenfassung, Datenanalyse oder Inhaltserstellung – und durch Trigger und Aktionen verbunden werden. Mit vorgefertigten Vorlagen, API-Integrationen, Terminplanung und Echtzeitüberwachung können Teams End-to-End-Workflows automatisieren, Erkenntnisse aus kuratierten Daten gewinnen und die Abläufe ohne Entwickleraufwand skalieren.

Aegix stellt ein robustes SDK zur Verfügung, mit dem KI-Agenten orchestriert werden können, die komplexe Workflows durch mehrstufiges Denken bewältigen. Mit Unterstützung verschiedener LLM-Anbieter ermöglicht es die Integration benutzerdefinierter Tools – von Datenbankverbindern bis Web-Scrapern – und die Beibehaltung des Gesprächsstatus mit Speichermodulen wie Vektor-Speichern. Die flexible Agenten-Schleifen-Architektur von Aegix erlaubt die Spezifikation von Planungs-, Ausführungs- und Überprüfungsphasen, wodurch die Agenten ihre Ausgaben iterativ verbessern können. Ob beim Aufbau von Dokumenten-Frage-Antwort-Bots, Code-Assistenten oder automatisierten Support-Agenten, Aegix vereinfacht die Entwicklung durch klare Abstraktionen, konfigurationsbasierte Pipelines und einfache Erweiterbarkeit. Es ist skalierbar von Prototypen bis hin zu Produktionssystemen, und sorgt für zuverlässige Leistung und wartbare Codebasen für KI-getriebene Anwendungen.

Aeiva ist eine entwicklerorientierte Plattform, die es ermöglicht, autonome KI-Agenten in flexiblen Simulationsumgebungen zu erstellen, bereitzustellen und zu bewerten. Es verfügt über eine plugin-basierte Engine zur Umweltdesign, intuitive APIs zur Anpassung der Entscheidungszyklen der Agenten und eingebaute Metriksammlung für Leistungsanalysen. Das Framework unterstützt die Integration mit OpenAI Gym, PyTorch und TensorFlow sowie eine Echtzeit-Web-Benutzeroberfläche zur Überwachung laufender Simulationen. Die Benchmarking-Tools von Aeiva erlauben die Organisation von Agententurnieren, das Aufzeichnen von Ergebnissen und die Visualisierung von Agentenverhalten, um Strategien zu verfeinern und die Multi-Agenten KI-Forschung zu beschleunigen.