ComfyUI LLM Party erweitert die Node-basierte Umgebung von ComfyUI durch eine Reihe von LLM-gestützten Knoten, die für die Orchestrierung von Texteingaben zusammen mit visuellen AI-Workflows entwickelt wurden. Es bietet Chat-Knoten, um mit großen Sprachmodellen zu interagieren, Speicher-Knoten für die Kontextbeibehaltung und Routing-Knoten für die Verwaltung von Multi-Agenten-Dialogen. Nutzer können Sprachgenerierung, Zusammenfassung und Entscheidungsoperationen innerhalb ihrer Pipelines verketten, um Text-AI mit Bildgenerierung zu verbinden. Die Erweiterung unterstützt außerdem benutzerdefinierte Eingabeaufforderungsvorlagen, Variablenverwaltung und bedingte Verzweigungen, die es Kreativen ermöglichen, Erzählungen, Bildunterschriften und dynamische Szenenbeschreibungen zu automatisieren. Das modulare Design ermöglicht eine nahtlose Integration mit bestehenden Knoten und befähigt Künstler und Entwickler, komplexe KI-Agenten-Workflows ohne Programmierkenntnisse zu erstellen.

Divine Agent ist eine umfassende KI-Agenten-Plattform, die die Gestaltung, Entwicklung und Bereitstellung autonomer digitaler Worker vereinfacht. Durch den intuitiven visuellen Workflow-Builder können Benutzer das Verhalten des Agenten als Abfolge von Knoten definieren, eine Verbindung zu beliebigen REST- oder GraphQL-APIs herstellen und aus unterstützten LLMs wie OpenAI und Google PaLM wählen. Das integrierte Speicher-Modul erhält den Kontext über Sitzungen hinweg, während Echtzeit-Analysen Nutzung, Leistung und Fehler verfolgen. Nach Tests können die Agenten als HTTP-Endpunkte bereitgestellt oder in Kanäle wie Slack, E-Mail und benutzerdefinierte Anwendungen integriert werden, was eine schnelle Automatisierung von Kundenservice-, Verkaufs- und Wissensaufgaben ermöglicht.

Emma-X bietet eine modulare Plattform zur Agentensteuerung für den Aufbau sprachbasierter KI-Assistenten mit großen Sprachmodellen. Entwickler können Agentenverhalten über JSON-Konfigurationen definieren, LLM-Anbieter wie OpenAI, Hugging Face oder lokale Endpunkte auswählen und externe Tools wie Suche, Datenbanken oder benutzerdefinierte APIs anhängen. Die integrierte Speicherschicht bewahrt den Kontext über Sitzungen hinweg, während die UI-Komponenten das Chat-Rendering, Dateiuploads und interaktive Eingabeaufforderungen handhaben. Plugin-Hooks ermöglichen Echtzeit-Datenabruf, Analysen und benutzerdefinierte Aktionsschaltflächen. Emma-X wird mit Beispielagenten für Kundensupport, Inhaltserstellung und Codegenerierung ausgeliefert. Seine offene Architektur erlaubt es Teams, die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern, in bestehende Webanwendungen zu integrieren und schnell Gesprächsverläufe ohne tiefgehende LLM-Expertise zu iterieren.

LLM-Agent bietet eine strukturierte Architektur zum Erstellen intelligenter Agenten mit LLMs. Es umfasst ein Toolkit zur Definition benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontexterhaltung und Ausführungs-Tools, die komplexe Aktionsketten steuern. Agenten können APIs aufrufen, lokale Prozesse ausführen, Datenbanken abfragen und den Gesprächszustand verwalten. Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks ermöglichen eine Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Für Erweiterbarkeit konzipiert, unterstützt LLM-Agent das Hinzufügen neuer Tool-Schnittstellen, benutzerdefinierter Evaluatoren und dynamischer Auftragsrouting, um automatisierte Forschung, Datenanalyse, Codeerstellung und mehr zu ermöglichen.

Der MCP-Agent bietet eine robuste Grundlage für den Aufbau intelligenter, KI-gesteuerter Assistenten, indem modulare Komponenten für die Integration von Sprachmodellen, benutzerdefinierten Tools und Datenquellen bereitgestellt werden. Zu den Kernfunktionen gehören dynamische Werkzeugaufrufe basierend auf Nutzerabsichten, kontextbezogenes Speichermanagement für langfristige Gespräche und ein flexibles Plugin-System, das die Erweiterung der Fähigkeiten erleichtert. Entwickler können Pipelines definieren, um Eingaben zu verarbeiten, externe APIs auszulösen und asynchrone Workflows zu verwalten, während sie transparente Protokolle und Metriken pflegen. Mit Unterstützung für gängige LLMs, konfigurierbaren Vorlagen und rollenbasiertem Zugriff vereinfacht der MCP-Agent den Einsatz skalierbarer, wartbarer KI-Agenten in Produktionsumgebungen. Ob Kundenservice-Chatbots, RPA-Bots oder Forschungsassistenten – der MCP-Agent beschleunigt Entwicklungszyklen und sorgt für konstante Leistung in allen Anwendungsfällen.

Im Kern bietet Memary ein modulares Speichermanagementsystem, das speziell für große Sprachmodell-Agenten entwickelt wurde. Durch die Abstraktion von Speicherinteraktionen über eine gemeinsame API unterstützt es mehrere Backends, darunter In-Memory-Dictionaries, Redis für verteiltes Caching und Vektor-Speicher wie Pinecone oder FAISS für semantische Suche. Benutzer definieren schemasbasierte Speicher (episodisch, semantisch oder Langzeit) und nutzen Einbettungsmodelle, um Vektor-Speicher automatisch zu füllen. Abfragefunktionen ermöglichen kontextuell relevante Speicherabrufe während Gesprächen, was die Antworten der Agenten mit vergangenen Interaktionen oder fachspezifischen Daten verbessert. Für Erweiterbarkeit konzipiert, kann Memary benutzerdefinierte Speicher-Backends und Einbettungsfunktionen integrieren, was es ideal macht für die Entwicklung robuster, zustandsbehafteter KI-Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Kundenservice-Chatbots und Forschungswerkzeuge, die über die Zeit persistentes Wissen erfordern.

OpenAI Agents Chatbot ermöglicht es Entwicklern, mehrere spezialisierte KI-Agenten (z.B. Tools, Wissensabruf, Speichermodule) in eine einzige Konversationsanwendung zu integrieren und zu verwalten. Es verfügt über Ketten-von-Denken-Orchestrierung, sitzungsbasierten Speicher, konfigurierbare Tool-Endpunkte und nahtlose OpenAI-API-Interaktionen. Benutzer können das Verhalten jedes Agenten anpassen, lokal oder in Cloud-Umgebungen bereitstellen und das Framework mit zusätzlichen Modulen erweitern. Dies beschleunigt die Entwicklung fortschrittlicher Chatbots, virtueller Assistenten und Automatisierungssysteme.

Pebbling AI ist eine dedizierte Speicherinfrastruktur, die darauf ausgelegt ist, die Fähigkeiten von KI-Agenten zu verbessern. Durch die Integration von Vektorspeichern, Unterstützung für Retrieval-Augmented Generation und anpassbare Speicherbereinigung sorgt es für effizientes langfristiges Kontextmanagement. Entwickler können Speicherschemas definieren, Wissensgraphen erstellen und Behaltensrichtlinien festlegen, um Token-Nutzung und Relevanz zu optimieren. Mit Analytics-Dashboards überwachen Teams die Speichernutzung und Benutzerinteraktion. Die Plattform unterstützt Multi-Agenten-Koordination, sodass separate Agenten gemeinsames Wissen teilen und darauf zugreifen können. Ob beim Erstellen von Dialogbots, virtuellen Assistenten oder automatisierten Workflows – Pebbling AI rationalisiert das Speicher-Management, um personalisierte, kontextreiche Erlebnisse zu liefern.

Personal AI Assistant ist ein modularer KI-Agent, der in Python entwickelt wurde, um Konversations-Chat, kontextbezogenen Speicher und automatisierte Aufgaben auszuführen. Es bietet ein Pluginsystem für Web-Browsing, Dateimanagement, E-Mail-Versand und Kalenderplanung. Unterstützt durch OpenAI- oder lokale Sprachmodelle sowie SQLite-basierte Speicher, erhält es den Gesprächskontext und passt die Antworten im Laufe der Zeit an. Entwickler können die Fähigkeiten mit benutzerdefinierten Modulen erweitern und so einen maßgeschneiderten Assistenten für Produktivität, Recherche oder Heimautomatisierung erstellen.

Rusty Agent ist eine leichtgewichtige, aber leistungsstarke Rust-Bibliothek, die die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht, die große Sprachmodelle nutzen. Es führt Kernabstraktionen wie Agents, Tools und Memory-Module ein, die es Entwicklern erlauben, benutzerdefinierte Tool-Integrationen zu definieren—z.B. HTTP-Clients, Wissensdatenbanken, Rechner—und Multi-Schritt-Gespräche programmatisch zu orchestrieren. Rusty Agent unterstützt dynamisches Prompt-Design, Streaming-Antworten und kontextuellen Speicher über Sitzungen hinweg. Es integriert nahtlos mit der OpenAI API (GPT-3.5/4) und kann für zusätzliche LLM-Anbieter erweitert werden. Die strenge Typisierung und die Leistungsfähigkeit von Rust sorgen für sichere, nebenläufige Ausführung der Agenten-Workflows. Anwendungsfälle umfassen automatisierte Datenanalyse, interaktive Chatbots, Aufgabenautomatisierungspipelines und mehr—damit können Rust-Entwickler intelligente, sprachgetriebene Agenten in ihre Anwendungen einbetten.

Plan Agent mit Meta-Agent bietet eine geschichtete KI-Agenten-Architektur: Der Plan Agent erstellt strukturierte Strategien, um hochrangige Ziele zu erreichen, während der Meta-Agent die Ausführung überwacht, Pläne in Echtzeit anpasst und Unteraufgaben an spezialisierte Unteragenten delegiert. Es verfügt über Plug-and-Play-Tool-Connectoren (z.B. Web-APIs, Datenbanken), persistenten Speicher für Kontextbeibehaltung und konfigurierbares Logging für Leistungsanalysen. Nutzer können das Framework mit eigenen Modulen erweitern, um vielfältige Automatisierungsszenarien zu unterstützen, von Datenverarbeitung bis Content-Erstellung und Entscheidungsunterstützung.

Real-Agents soll die Erstellung und Koordination von KI-gestützten Agenten vereinfachen, die komplexe Aufgaben autonom ausführen können. Basierend auf Python und kompatibel mit major großen Sprachmodellen, bietet das Framework eine modulare Architektur mit Kernkomponenten für Sprachverständnis, Schlussfolgerung, Speicher und Werksexecution. Entwickler können externe Dienste wie Web-APIs, Datenbanken und benutzerdefinierte Funktionen schnell integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern. Real-Agents unterstützt Speichermechanismen zur Beibehaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg, ermöglicht Multi-Turn-Gespräche und lang laufende Workflows. Die Plattform enthält zudem Tools für Protokollierung, Debugging und Skalierung von Agenten in Produktionsumgebungen. Durch die Abstraktion niedriger Ebenen vereinfacht Real-Agents den Entwicklungszyklus, sodass Teams sich auf aufgabenspezifische Logik und effiziente automatisierte Lösungen konzentrieren können.

SelfYAI bietet eine umfassende, no-code Oberfläche zum Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von KI-Agenten, die auf Ihre spezifischen Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind. Nutzer können Daten aus CRM-Systemen, Tabellen und Datenbanken importieren und benutzerdefinierte Workflows sowie Gesprächsverläufe mit einfachen Drag-and-Drop-Tools konfigurieren. Agenten behalten den Kontext mithilfe von Gedächtnismodulen und können auf Websites, Slack, Teams und API-Endpunkten eingesetzt werden. Eingebaute Analysen verfolgen Interaktionsvolumen, Lösungsraten und Nutzerfeedback, um iterative Verbesserungen zu unterstützen. Mit robusten Sicherheitsfunktionen und rollenbasierten Zugriffskontrollen gewährleistet SelfYAI Datenschutz und Compliance, während die KI-gestützte Automatisierung mühelos skaliert wird.

Thufir ist ein auf Python basierendes Open-Source-Agenten-Framework, das die Erstellung von autonomen KI-Agenten erleichtert, die komplexe Aufgabenplanung und -ausführung durchführen können. Im Kern bietet Thufir eine Planungs-Engine, die hochrangige Ziele in umsetzbare Schritte zerlegt, ein Memory-Modul zum Speichern und Abrufen kontextbezogener Informationen über Sitzungen hinweg, sowie eine Plug-and-Play-Tool-Schnittstelle, die Agenten den Zugriff auf externe APIs, Datenbanken oder Codeausführungsumgebungen ermöglicht. Entwickler können die modularen Komponenten von Thufir nutzen, um das Verhalten der Agenten anzupassen, benutzerdefinierte Tools zu definieren, den Agentenstatus zu verwalten und Multi-Agenten-Workflows zu orchestrieren. Durch die Abstraktion niedriger Infrastrukturbelange beschleunigt Thufir die Entwicklung und Bereitstellung intelligenter Agenten für Anwendungsfälle wie virtuelle Assistenten, Workflow-Automatisierung, Forschung und digitale Arbeiter.

Whiz wurde entwickelt, um eine robuste Grundlage für die Entwicklung intelligenter Agenten zu bieten, die komplexe konversationelle und aufgabenorientierte Workflows ausführen können. Mit Whiz definieren Entwickler "Tools" — Python-Funktionen oder externe APIs — die der Agent beim Verarbeiten von Benutzeranfragen aufrufen kann. Ein integriertes Speicher-Modul erfasst und ruft Gesprächskontexte ab, wodurch zusammenhängende Multi-Turn-Interaktionen ermöglicht werden. Eine dynamische Planungskomponente zerlegt Ziele in umsetzbare Schritte, während eine flexible Schnittstelle das Einfügen von benutzerdefinierten Policies, Tool-Registrierungen und Speicher-Backends ermöglicht. Whiz unterstützt embeddings-basierte semantische Suche zum Abrufen relevanter Dokumente, Protokollierung für Nachvollziehbarkeit und asynchrone Ausführung für Skalierung. Vollständig Open-Source kann Whiz überall dort eingesetzt werden, wo Python läuft, was eine schnelle Prototyp-Erstellung von Kundenservice-Bots, Datenanalyse-Assistenten oder spezialisierten Domänenagenten mit minimalem Boilerplate ermöglicht.

X AI Agent ist ein entwicklerorientiertes Framework, das den Aufbau benutzerdefinierter KI-Agenten mit großen Sprachmodellen vereinfacht. Es bietet native Unterstützung für Funktionsaufrufe, Speichersysteme, Tool- und Plugin-Integration, Ketten-von-Denken-Reasoning und die Orchestrierung mehrstufiger Aufgaben. Benutzer können benutzerdefinierte Aktionen definieren, externe APIs anschließen und den Gesprächskontext über Sitzungen hinweg aufrecht erhalten. Das modulare Design des Frameworks gewährleistet Erweiterbarkeit und nahtlose Integration mit beliebten LLM-Anbietern, um robuste Automatisierungs- und Entscheidungsfindungs-Workflows zu ermöglichen.

AgentScope ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten durch modulare Komponenten für dynamische Planung, kontextabhängige Speicherverwaltung und Werkzeug/API-Integration vereinfacht. Es unterstützt mehrere LLM-Backends (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) und bietet anpassbare Pipelines für Aufgabenbearbeitung, Antwortsynthese und Datenerfassung. Die Architektur von AgentScope ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung von Konversationsbots, Workflow-Automatisierungsagenten und Forschungsassistenten, wobei Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit gewahrt bleiben.

AgentForge bietet eine strukturierte Umgebung zur Definition, Kombination und Orchestrierung einzelner KI-Fähigkeiten zu kohäsiven autonomen Agenten. Es unterstützt Gesprächsspeicher für Kontextbeibehaltung, Plugin-Integration für externe Dienste, Multi-Agenten-Kommunikation, Aufgabenplanung und Fehlerbehandlung. Entwickler können benutzerdefinierte Skill-Handler konfigurieren, integrierte Module für natürlichsprachliches Verstehen nutzen und mit beliebten LLMs wie OpenAIs GPT-Serie verbinden. Das modulare Design von AgentForge beschleunigt Entwicklungszyklen, erleichtert Tests und vereinfacht die Bereitstellung von Chatbots, virtuellen Assistenten, Datenanalyse-Agenten und domänspezifischen Automatisierungs-Bots.

Agentic-Systems ist darauf ausgelegt, die Entwicklung anspruchsvoller autonomer KI-Anwendungen zu vereinfachen, indem es eine modulare Architektur aus Agenten-, Werkzeug- und Speicherkomponenten bietet. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge definieren, die externe APIs oder interne Funktionen kapseln, während Speichermodule kontextbezogene Informationen über Agenteniterationen hinweg speichern. Die integrierte Orchestrierungs-Engine plant Aufgaben, löst Abhängigkeiten und verwaltet Multi-Agenten-Interaktionen für kollaborative Arbeitsabläufe. Durch die Entkopplung der Agentenlogik von Ausführungsdetails ermöglicht das Framework schnelle Experimente, einfache Skalierung und eine fein abgestimmte Steuerung des Agentenverhaltens. Ob bei der Prototypisierung von Forschungsassistenten, der Automatisierung von Datenpipelines oder dem Einsatz von Entscheidungsunterstützungsagenten — Agentic-Systems bietet die notwendigen Abstraktionen und Vorlagen, um die Entwicklung von End-to-End-KI-Lösungen zu beschleunigen.

Agents-Deep-Research ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und das Testen autonomer KI-Agenten zu vereinfachen, indem eine modulare, erweiterbare Codebasis bereitgestellt wird. Es verfügt über eine Aufgabenplanungs-Engine, die vom Nutzer definierte Ziele in Unteraufgaben zerlegt, ein Langzeit- memory-Modul, das Kontext speichert und abruft, sowie eine Tool-Integrationsschicht, die Agenten die Interaktion mit externen APIs und simulierten Umgebungen ermöglicht. Das Framework bietet außerdem Evaluierungs-Skripte und Benchmarking-Tools, um die Leistung der Agenten in verschiedenen Szenarien zu messen. Basierend auf Python und an verschiedene LLM-Backends anpassbar, ermöglicht es Forschern und Entwicklern, schnell neue Agentenarchitekturen zu prototypesieren, reproduzierbare Experimente durchzuführen und verschiedene Planungsstrategien unter kontrollierten Bedingungen zu vergleichen.