crewAI Playground ist ein Entwickler-Toolkit und eine Sandbox zum Erstellen und Experimentieren mit KI-gesteuerten Agenten. Sie definieren Agenten über Konfigurationsdateien oder Code, wobei Sie Eingabeaufforderungen, Werkzeuge und Speicher-Module angeben. Das Playground führt mehrere Agenten gleichzeitig aus, verarbeitet Nachrichtenweiterleitung und protokolliert Gesprächsverläufe. Es unterstützt Plugin-Integrationen für externe Datenquellen, anpassbare Speicher-Backends (im Arbeitsspeicher oder persistent) und eine Web-Oberfläche zum Testen. Damit können Sie Chatbots, virtuelle Assistenten und automatisierte Workflows vor der Produktion prototypisieren.

LiteSwarm ist ein umfassendes Framework zur Orchestrierung von KI-Agenten, das die Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter Agenten erleichtert. Benutzer definieren einzelne Agenten mit unterschiedlichen Rollen – wie Datenbeschaffung, Analyse, Zusammenfassung oder externe API-Aufrufe – und verknüpfen sie in einem visuellen Workflow. LiteSwarm übernimmt die Kommunikation zwischen Agenten, persistenten Speicher, Fehlerbehebung und Protokollierung. Es unterstützt API-Integrationen, benutzerdefinierte Code-Erweiterungen und Echtzeitüberwachung, sodass Teams komplexe Multi-Agenten-Lösungen ohne umfangreichen technischen Aufwand prototypisieren, testen und bereitstellen können.

Multi-Agent-LLM ist darauf ausgelegt, die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten, die durch große Sprachmodelle angetrieben werden, zu vereinfachen. Benutzer können einzelne Agenten mit einzigartigen Personas, Speicher und externen Tools oder APIs definieren. Ein zentrales AgentManager verwaltet die Kommunikationsschleifen, sodass Agenten Nachrichten in einer gemeinsamen Umgebung austauschen und gemeinsam auf komplexe Ziele hinarbeiten können. Das Framework unterstützt den Austausch von LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Hugging Face), flexible Prompt-Vorlagen, Gesprächshistorien und schrittweise Tool-Kontexte. Entwickler profitieren von integrierten Utilities für Protokollierung, Fehlerbehandlung und dynamisches Agenten-Spawning, was die automatische Steuerung mehrstufiger Workflows, Forschungsaufgaben und Entscheidungsprozesse ermöglicht.

AgentSmith ist ein modulares Agenten-Orchestrierungsframework in Python, das Entwicklern ermöglicht, mehrere KI-Agenten zu definieren, zu konfigurieren und gemeinsam auszuführen. Jeder Agent kann spezialisierte Rollen wie Forscher, Planer, Programmierer oder Reviewer zugewiesen bekommen und über eine interne Nachrichtenschiene kommunizieren. AgentSmith unterstützt Speichermanagement durch Vektorspeicher wie FAISS oder Pinecone, Aufgabenzerlegung in Unteraufgaben und automatische Überwachung zur Zielerreichung. Agenten und Pipelines werden über menschenlesbare YAML-Dateien konfiguriert, und das Framework integriert sich nahtlos mit OpenAI-APIs und benutzerdefinierten LLMs. Es umfasst integrierte Protokollierung, Überwachung und Fehlerbehandlung, was es ideal für die Automatisierung von Softwareentwicklungsprozessen, Datenanalysen und Entscheidungsunterstützungssystemen macht.

Das UnitMesh Framework bietet eine flexible, modulare Umgebung zur Definition, Verwaltung und Ausführung von Ketten von KI-Agenten. Es ermöglicht nahtlose Integration mit OpenAI, Anthropic und benutzerdefinierten Modellen, unterstützt Python- und Node.js-SDKs und bietet integrierte Speichersysteme, Tool-Connectoren und Plugin-Architekturen. Entwickler können parallele oder sequenzielle Agenten-Workflows orchestrieren, Ausführungsprotokolle verfolgen und die Funktionalität über benutzerdefinierte Module erweitern. Das ereignisgesteuerte Design sorgt für hohe Leistung und Skalierbarkeit sowohl in Cloud- als auch in On-Premise-Deployments.

Eunomia nutzt einen konfigurationsorientierten Ansatz, um KI-Agenten zu orchestrieren. Mit YAML definieren Benutzer Rollen, Prompt-Vorlagen, Tool-Integrationen, Speicher und Verzweigungslogik. Das Framework unterstützt synchrone/asynchrone Tools, retrieval-augmented Generation und Chain-of-Thought-Prompting. Ein erweiterbares Plugin-System erlaubt benutzerdefinierte Tools, Speicher-Backends und Log-Integrationen. Die CLI von Eunomia erstellt Projektstrukturen, validiert Konfigurationen und führt Agenten lokal oder in Cloud-Umgebungen aus. Damit können Teams schnell Prototypen entwickeln, Konversationsarbeitsabläufe iterieren und Agentenlösungen ohne umfangreiche Eigenentwicklung pflegen.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) bietet ein modulares Framework, in dem auf LLM basierende Agenten autonom IR-Workflows planen und ausführen. Es ermöglicht die Definition von Agentenrollen — wie Abfragegenerator, Dokumentenretriever und Zusammenfasser —, die in anpassbaren Sequenzen laufen. Agenten können Rohtext abrufen, Abfragen anhand Zwischenresultaten verfeinern und extrahierte Passagen zu prägnanten Zusammenfassungen zusammenführen. Das Framework unterstützt Multi-Schritte-Pipelines, einschließlich iterativer Websuche, API-basierter Dateneingabe und lokaler Dokumentenparsing. Entwickler können Agentenparameter anpassen, verschiedene LLMs integrieren und Verhaltensrichtlinien feintunen. AgenticIR bietet außerdem Protokollierung, Fehlerbehandlung und parallele Agentenausführung, um die groß angelegte Informationsbeschaffung zu beschleunigen. Mit minimalem Codeaufwand können Forscher und Entwickler autonome Abfragesysteme prototypisieren und bereitstellen.