Continuum ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente Agenten durch die Definition von Aufgaben, Tools und Speicher in einer komponierbaren Weise aufzubauen. Mit Continuum entwickelten Agenten folgen einem Plan-Ausführen-Observieren-Zyklus, der LLM-Reasoning mit externen API-Aufrufen oder Skripts verknüpft. Seine pluggable Architektur unterstützt mehrere Speicherlösungen (z.B. Redis, SQLite), benutzerdefinierte Tool-Bibliotheken und asynchrone Ausführung. Mit Fokus auf Flexibilität können Nutzer eigene Agentenrichtlinien schreiben, Drittanbieter-Services wie Datenbanken oder Webhooks integrieren und Agenten in verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Die Event-getriebene Orchestrierung von Continuum protokolliert die Aktionen der Agenten, was Debugging und Leistungsoptimierung erleichtert. Ob bei der Automatisierung von Dateninfrastruktur, dem Aufbau konversationaler Assistenten oder der Orchestrierung von DevOps-Pipelines, Continuum bietet eine skalierbare Grundlage für produktionsreife KI-Agenten-Arbeitsabläufe.

Nestor bietet eine modulare Architektur zum Zusammenstellen von KI-Agenten, die Gesprächsstatus beibehalten, externe Tools aufrufen und Verarbeitungspipelines anpassen. Zu den Hauptfunktionen gehören sitzungsbasierte Speichersysteme, ein Register für Tool-Funktionen oder Plugins, flexible Prompt-Templates und einheitliche LLM-Client-Interfaces. Agenten können sequenzielle Aufgaben ausführen, Entscheidungszweige implementieren und mit REST-APIs oder lokalen Skripts integrieren. Nestor ist framework-unabhängig, sodass Nutzer mit OpenAI, Azure oder selbstgehosteten LLM-Anbietern arbeiten können.

LangGraph MCP verwendet gerichtete azyklische Graphen, um Sequenzen von LLM-Aufrufen darzustellen, sodass Entwickler Aufgaben in Knoten mit konfigurierbaren Prompts, Eingaben und Ausgaben aufteilen können. Jeder Knoten entspricht einer LLM-Aufruf oder einer Datenumwandlung, was parameterisierte Ausführung, bedingte Verzweigungen und iterative Schleifen ermöglicht. Nutzer können Graphen im JSON/YAML-Format serialisieren, Workflows mit Versionskontrolle verwalten und Ausführungspfade visualisieren. Das Framework unterstützt die Integration mit mehreren LLM-Anbietern, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen sowie Plugin-Hooks für Vorverarbeitung, Nachbearbeitung und Fehlerbehandlung. LangGraph MCP bietet CLI-Tools und ein Python SDK zum Laden, Ausführen und Überwachen von graphbasierten Agenten-Pipelines, ideal für Automatisierung, Berichterstellung, Gesprächsflüsse und Entscheidungsunterstützungssysteme.

Wren ist ein auf Python basierender KI-Agentenrahmen, der Entwicklern hilft, autonome Agenten zu erstellen, zu verwalten und bereitzustellen. Es bietet Abstraktionen für die Definition von Tools (APIs oder Funktionen), Speicher für Kontextwahrung und Orchestrierungslogik für mehrstufiges Reasoning. Mit Wren können Sie schnell Chatbots, Automatisierungsskripte und Forschungsassistenten prototype, indem Sie LLM-Aufrufe zusammensetzen, benutzerdefinierte Tools registrieren und Gesprächshistorie speichern. Das modulare Design und die Callback-Fähigkeiten erleichtern die Erweiterung und Integration mit bestehenden Anwendungen.

ChainLite vereinfacht die Erstellung von KI-Agenten, indem es die Komplexität der LLM-Orchestrierung in wiederverwendbare Kettenmodule abstrahiert. Mit einfachen Python-Dekoratoren und Konfigurationsdateien definieren Entwickler das Verhalten der Agenten, Tool-Schnittstellen und Speicherstrukturen. Das Framework integriert sich mit beliebten LLM-Anbietern (OpenAI, Cohere, Hugging Face) und externen Datenquellen (APIs, Datenbanken), sodass Agenten Echtzeitinformationen abrufen können. Mit einer integrierten browserbasierten UI, die von Streamlit unterstützt wird, können Benutzer den Token-basierten Gesprächsverlauf inspizieren, Eingabeaufforderungen debuggen und Ablaufdiagramme der Kettenvisualisierung anzeigen. ChainLite unterstützt mehrere Bereitstellungsziele, von der lokalen Entwicklung bis zu Produktionscontainern, und ermöglicht nahtlose Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Ingenieuren und Produktteams.

Disco erleichtert die Entwicklung von KI-Agenten auf AWS, indem es ein ereignisgesteuertes Orchestrierungsframework bereitstellt, das Sprachmodelleingaben mit serverlosen Funktionen, Nachrichtenwarteschlangen und externen APIs verbindet. Es bietet vorgefertigte Konnektoren für AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS und EventBridge, die es einfach machen, Nachrichten zu routen und Aktionsauslöser basierend auf LLM-Ausgaben zu steuern. Discos modulare Architektur unterstützt benutzerdefinierte Aufgaben, Wiederholungslogik, Fehlerbehandlung und Echtzeitüberwachung via CloudWatch. Es nutzt AWS IAM-Rollen für sichere Zugriffe und bietet integrierte Protokollierung und Nachverfolgung für die Beobachtbarkeit. Perfekt für Chatbots, automatisierte Workflows und agentenbasierte Analyse-Pipelines liefert Disco skalierbare, kosteneffiziente KI-Agenten-Lösungen.

EspressoAI bietet Entwicklern eine strukturierte Umgebung zum Entwerfen, Konfigurieren und Bereitstellen von KI-Agenten, die mit großen Sprachmodellen betrieben werden. Es unterstützt Tool-Registrierung und -Aufruf innerhalb der Arbeitsabläufe des Agents, verwaltet den conversationellen Kontext über integrierte Speicher-Module und erlaubt die Verkettung von Prompts für mehrstufiges reasoning. Entwickler können externe APIs, benutzerdefinierte Plugins und bedingte Logik integrieren, um das Verhalten des Agents anzupassen. Das modulare Design des Frameworks gewährleistet Erweiterbarkeit, sodass Teams Komponenten austauschen, neue Fähigkeiten hinzufügen oder auf proprietäre LLMs umstellen können, ohne die Kernlogik neu zu schreiben.

LAWLIA bietet eine strukturierte Schnittstelle zur Definition von Agentenverhalten, Plugin-Tools und Speicherverwaltung für konversationale oder autonome Workflows. Entwickler können mit gängigen LLM-APIs integrieren, Prompt-Vorlagen konfigurieren und benutzerdefinierte Tools wie Suche, Taschenrechner oder Datenbank-Connector registrieren. Über die Agent-Klasse übernimmt LAWLIA Planung, Aktionsausführung und Antwortinterpretation, erlaubt Multi-Turn-Interaktionen und dynamische Tool-Anfrage. Das modulare Design unterstützt die Erweiterung der Fähigkeiten durch Plugins, wodurch Agenten für Kundensupport, Datenanalyse, Code-Unterstützung oder Inhaltsgenerierung entstehen. Das Framework vereinfacht die Agentenentwicklung durch Management von Kontext, Speicher und Fehlerbehandlung unter einer einheitlichen API.

Sinapsis bietet eine umfassende Suite zur Erstellung von KI-Agenten, die Textverarbeitung, Datenabruf, Entscheidungsunterstützung und Integrationen erledigen. Mithilfe einer intuitiven Oberfläche können Nutzer Gesprächsflüsse definieren, Auslöser setzen und externe APIs oder Datenbanken verknüpfen. Die Orchestrierungs-Engine koordiniert mehrere LLM-Aufrufe für kontextabhängige Antworten, während eingebaute Konnektoren zu CRM-, BI-Tools und Messaging-Plattformen die Abläufe optimieren. Es enthält auch Versionskontrolle, Testumgebungen und Dashboards für Echtzeit-Überwachung. Entwickler können Funktionen durch eigene Python-Skripte oder Webhooks erweitern. Mit flexiblen Bereitstellungsoptionen – Cloud, vor Ort oder Hybrid – und Sicherheitszertifizierungen auf Unternehmensebene sorgt Sinapsis für zuverlässige Leistung und Compliance bei geschäftskritischen Anwendungen.

Venus ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, intelligente KI-Agenten einfach zu entwerfen, zu konfigurieren und auszuführen. Es bietet integriertes Gesprächsmanagement, Optionen für persistenten Speicherdaten und ein flexibles Pluginsystem zur Integration externer Werkzeuge und APIs. Nutzer können benutzerdefinierte Workflows definieren, mehrere LLM-Aufrufe verketten und Funktionsaufruffunktionen integrieren, um Aufgaben wie Datenabruf, Webscraping oder Datenbankabfragen auszuführen. Venus unterstützt synchrone und asynchrone Ausführung, Protokollierung, Fehlerbehandlung und Überwachung der Agentenaktivitäten. Durch die Abstraktion niedriger API-Interaktionen ermöglicht Venus eine schnelle Prototyp-Entwicklung und Bereitstellung von Chatbots, virtuellen Assistenten und automatisierten Workflows, wobei die vollständige Kontrolle über das Verhalten der Agenten und die Ressourcennutzung erhalten bleibt.

Wizard Language ist eine deklarative domänenspezifische Sprache auf Basis von TypeScript zur Erstellung von KI-Assistenten als Wizards. Entwickler definieren intent-gesteuerte Schritte, Prompts, Tool-Aufrufe, Speichersysteme und Verzweigungslogik in einer knappen DSL. Im Hintergrund übersetzt Wizard Language diese Definitionen in orchestrierte LLM-Aufrufe, verwaltet Kontext, asynchrone Abläufe und Fehlerbehandlung. Es beschleunigt das Prototyping von Chatbots, Datenabruf-Assistenten und automatisierten Workflows, indem es Prompt-Engineering und Zustandsverwaltung in wiederverwendbare Komponenten abstrahiert.

Augini erlaubt Entwicklern, intelligente Agenten zu definieren, die Nutzereingaben interpretieren, externe APIs aufrufen, kontextbewussten Speicher laden und kohärente, mehrstufige Antworten liefern. Benutzer können jeden Agenten mit anpassbaren Werkzeugsets für Websuche, Datenbankabfragen, Dateimanagement oder benutzerdefinierte Python-Funktionen konfigurieren. Das integrierte Speichermodul bewahrt den Gesprächszustand über Sessions hinweg auf und sorgt für Kontextkontinuität. Die deklarative API von Augini ermöglicht den Bau komplexer mehrstufiger Workflows mit Verzweigungen, Wiederholungen und Fehlerbehandlung. Es integriert sich nahtlos mit führenden LLM-Anbietern wie OpenAI, Anthropic und Azure AI und unterstützt die Bereitstellung als eigenständige Skripte, Docker-Container oder skalierbare Microservices. Augini befähigt Teams, AI-gesteuerte Agenten schnell zu prototypisieren, zu testen und in Produktionsumgebungen zu warten.