Steel ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung und den Betrieb von LLM-gesteuerten Agenten in Produktionsumgebungen beschleunigt. Es bietet plattformunabhängige Konnektoren für große Modell-APIs, einen In-Memory- und persistenten Speicher, integrierte Tool-Aufrufmuster, automatische Antwort-Caches und detailliertes Tracing für Beobachtbarkeit. Entwickler können komplexe Agenten-Workflows definieren, benutzerdefinierte Tools (z.B. Suche, Datenbankabfragen und externe APIs) integrieren und Streaming-Ausgaben verwalten. Steel abstrahiert die Komplexität der Orchestrierung, sodass Teams sich auf die Geschäftslogik konzentrieren und schnell KI-gesteuerte Anwendungen iterieren können.

AppAgent ist ein multimodales Agenten-Framework auf Basis von LLM, das entwickelt wurde, um Smartphone-Apps ohne manuelles Scripting zu steuern. Es integriert Bildschirmaufnahme, GUI-Elementerkennung, OCR-Parsing und natürliche Sprachplanung, um App-Layouts und Benutzerabsichten zu verstehen. Das Framework steuert Touch-Events (Tippen, Wischen, Texteingabe) über ein Android-Gerät oder Emulator, um Arbeitsabläufe zu automatisieren. Forscher und Entwickler können Eingabeaufforderungen anpassen, LLM-APIs konfigurieren und Module erweitern, um neue Apps und Aufgaben zu unterstützen, und so eine adaptive und skalierbare mobile Automatisierung erreichen.

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.