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.

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.

Adorable ist ein Low-Code-Framework, das Entwicklern und Unternehmen ermöglicht, autonome KI-Agenten zu erstellen, die Web-Browsing, Datenauswertung, API-Aufrufe und geplante Workflows ausführen können. Nutzer definieren Ziele, Trigger und Aktionen über ein Web-Dashboard oder SDK, testen und stellen die Agenten in die Cloud oder vor Ort bereit. Adorable verwaltet Authentifizierung, Fehlerwiederholungen und Protokollierung und bietet Vorlagen für typische Anwendungsfälle wie Web-Scraping, E-Mail-Benachrichtigungen und Social Media Monitoring. Das Dashboard liefert Echtzeit-Insights und Skalierbarkeitskontrollen, reduziert die Entwicklungszeit und den betrieblichen Aufwand für Routineautomatisierungen.

Inngest AgentKit bietet ein umfassendes Framework zur Entwicklung von KI-Agenten in einer Node.js-Umgebung. Es nutzt die ereignisgesteuerte Architektur von Inngest, um Agenten-Workflows basierend auf externen Ereignissen wie HTTP-Anfragen, geplanten Aufgaben oder Webhook-Aufrufen auszulösen. Das Toolkit enthält Vorlagen-Render-Utilities für die Erstellung dynamischer Antworten, integriertes Zustandsmanagement zur Beibehaltung des Kontexts über Sitzungen hinweg sowie nahtlose Integration mit externen APIs und Sprachmodellen. Agenten können Teilantworten in Echtzeit streamen, komplexe Logik verwalten und Multi-Schritt-Prozesse mit Fehlermanagement und Wiederholungen orchestrieren. Durch die Abstraktion von Infrastruktur- und Workflow-Belangen ermöglicht AgentKit Entwicklern, sich auf die Gestaltung intelligenter Verhaltensweisen zu konzentrieren, Boilerplate-Code zu reduzieren und die Bereitstellung von Conversational Agents, Datenverarbeitungs-Pipelines und Automatisierungs-Bots zu beschleunigen.

Agentic App Vorlage ist ein vollständig konfiguriertes Next.js-Projekt, das als Grundlage für die Entwicklung KI-gesteuerter agentischer Anwendungen dient. Es umfasst eine modulare Ordnerstruktur, Verwaltung von Umgebungsvariablen und Beispiel-Workflow für Agenten, die GPT-Modelle von OpenAI und Vektordatenbanken wie Pinecone nutzen. Das Template demonstriert wichtige Muster wie sequenzielle Multi-Schritt-Ketten, konversationelle Q&A-Agenten und Textgenerierungs-Endpoints. Entwickler können die Kettenlogik einfach anpassen, zusätzliche Dienste integrieren und auf Plattformen wie Vercel oder Netlify bereitstellen. Mit TypeScript-Unterstützung und integriertem Fehlerhandling verkürzt es die Anfangssetup-Zeit und bietet klare Dokumentation für weitere Erweiterungen.

Agentic Workflow ist ein deklaratives Framework, das Entwicklern erlaubt, komplexe KI-Workflows zu definieren, indem mehrere LLM-basierte Agenten mit anpassbaren Rollen, Prompts und Ausführungslogik verknüpft werden. Es bietet integrierte Unterstützung für Aufgabenorchestrierung, Zustandsverwaltung, Fehlerbehandlung und Plugin-Integrationen, um eine nahtlose Interaktion zwischen Agenten und externen Tools zu ermöglichen. Die Bibliothek verwendet Python und YAML-basierte Konfigurationen, um Agent-Definitionen zu abstrahieren, unterstützt asynchrone Ausführungsflüsse und bietet Erweiterbarkeit durch benutzerdefinierte Connectors und Plugins. Als Open-Source-Projekt enthält sie detaillierte Beispiele, Vorlagen und Dokumentationen, die Teams helfen, die Entwicklung zu beschleunigen und komplexe KI-Agenten-Ökosysteme zu verwalten.

AgentMesh bietet eine modulare Infrastruktur für Entwickler, um Netzwerke von KI-Agenten zu erstellen, die sich jeweils auf eine bestimmte Aufgabe oder Domäne konzentrieren. Agenten können zur Laufzeit dynamisch entdeckt und registriert werden, Nachrichten asynchron austauschen und konfigurierbare Routing-Regeln befolgen. Das Framework handhabt Wiederholungen, Fallbacks und Fehlerbehebung, um Multi-Agenten-Pipelines für Datenverarbeitung, Entscheidungsunterstützung oder Konversationsanwendungen zu ermöglichen. Es lässt sich leicht in bestehende LLMs und benutzerdefinierte Modelle integrieren via eine einfache Plugin-Schnittstelle.

Im Kern bietet AI Orchestra eine modulare Orchestrierungs-Engine, mit der Entwickler Knotenpunkte definieren können, die KI-Agenten, Werkzeuge und benutzerdefinierte Module repräsentieren. Jeder Knoten kann mit spezifischen LLMs (z.B. OpenAI, Hugging Face), Parametern und Eingabe/Ausgabe-Zuordnungen konfiguriert werden, um eine dynamische Aufgabendelegation zu ermöglichen. Das Framework unterstützt komponierbare Pipelines, Steuerung der Parallelität und Verzweigungslogik, was komplexe Abläufe ermöglicht, die anhand Zwischenresultate angepasst werden. Eingebautes Telemetrie- und Logging-System erfasst Ausführungsdetails, während Callback-Hooks Fehler und Wiederholungen behandeln. AI Orchestra enthält auch ein Plugin-System zur Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen. Mit YAML- oder Python-basierten Pipeline-Definitionen können Nutzer robuste Multi-Agenten-Systeme innerhalb von Minuten prototypisieren und bereitstellen, von chatbasierten Assistenten bis hin zu automatisierten Datenanalyse-Workflows.

KI-Roboter & Scraper bietet eine End-to-End-Lösung für automatisierte Web-Scraping-Aufgaben. Durch die Kombination von KI-gesteuerten natürlichen Sprachbefehlen mit robusten Scraping-Modulen können Nutzer intelligente Bots starten, die Websites navigieren, dynamische Inhalte verarbeiten, CAPTCHAs lösen und strukturierte Daten extrahieren. Das Framework beinhaltet integrierte Konnektoren für gängige Plattformen wie E-Commerce, soziale Medien und Nachrichtenportale und unterstützt benutzerdefinierte Website-Konfigurationen via einfache JSON-Definitionen. Es integriert sich nahtlos mit beliebten Datenverarbeitungs-Tools und ermöglicht die einfache Erstellung von Pipelines für ETL-Workflows. Zu den erweiterten Funktionen zählen Terminplanung, parallele Ausführung, Fehlerbehandlung und Dashboards in Echtzeit.

Der KI-Agenten-Workshop ist ein umfassendes Repository mit praktischen Beispielen und Vorlagen zur Entwicklung von KI-Agenten mit Python. Der Workshop umfasst Jupyter-Notebooks, die Agentenframeworks, Tool-Integrationen (z.B. Websuche, Dateiverwaltung, Datenbankabfragen), Speichermechanismen und Multi-Schritt-Reasoning demonstrieren. Nutzer lernen, benutzerdefinierte Agentenplaner zu konfigurieren, Tool-Schemas zu definieren und schleifenbasierten Konversations-Workflows zu implementieren. Jedes Modul enthält Übungen zur Fehlerbehandlung, Prompt-Optimierung und Evaluierung der Agentenausgaben. Der Code unterstützt OpenAI's Funktionsaufrufe und LangChain-Verbindungen, ermöglicht eine nahtlose Erweiterung für domänenspezifische Aufgaben. Ideal für Entwickler, die autonome Assistenten, Aufgabenautomatisierungs-Bots oder Frage-Antwort-Agenten prototypisch entwickeln möchten, und bietet einen schrittweisen Ansatz von einfachen Agenten bis zu fortgeschrittenen Workflows.

AutoGPT Node bietet eine JavaScript-basierte Implementierung autonomer GPT-gestützter Agenten, die die Funktionen von Auto-GPT in das Node.js-Ökosystem bringen. Mit diesem Framework definieren Sie Ziele oder Vorgaben, und der Agent plant autonom eine Abfolge von Aufgaben, führt Befehle aus, interagiert mit dem Dateisystem und nutzt Plugins oder APIs nach Bedarf. Zu den Hauptfunktionen gehören Speicher für Kontext, dynamischer Werkzeugaufruf, iterative Selbstbewertung, Fehlerbehandlung und konfigurierbares Logging. Sie können mehrere Agenten ausführen, benutzerdefinierte Befehle konfigurieren, den Agentenstatus verwalten und Drittanbieter-Tools integrieren, um durch eine einfache JavaScript-Schnittstelle die automatische Erzeugung von Inhalten, Datenanalyse, Codegen, DevOps-Skripte und mehr zu steuern.

browse-for-me nutzt headless Chromium via Puppeteer, das von OpenAI-Modellen gesteuert wird, um benutzerdefinierte Anweisungen zu interpretieren. Benutzer erstellen Konfigurationsdateien, die Ziel-URLs, Aktionen wie Klicken, Formularübermittlungen und zu extrahierende Datenpunkte spezifizieren. Der Agent führt jeden Schritt autonom aus, behandelt Fehler mit Wiederholungen und gibt strukturierte JSON- oder Klartextzusammenfassungen zurück. Mit Unterstützung für Mehrschritt-Sequenzen, Zeitplanung und Umgebungsvariablen vereinfacht es Aufgaben wie Web-Scraping, Website-Überwachung, automatisierte Tests und Inhaltszusammenfassung.

Claude-Code-OpenAI verwandelt die Anthropic Claude API in einen eins-zu-eins Ersatz für OpenAI-Modelle in Python-Anwendungen. Nach der Installation via pip und der Konfiguration Ihrer Umgebungsvariablen OPENAI_API_KEY und CLAUDE_API_KEY können Sie vertraute Methoden wie openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() oder openai.Embedding.create() mit Claude-Modellnamen (z.B. claude-2, claude-1.3) verwenden. Die Bibliothek interceptiert Aufrufe, leitet sie an die entsprechenden Claude-Endpunkte weiter und normalisiert die Antworten, damit sie mit OpenAI-Datenstrukturen übereinstimmen. Sie unterstützt Echtzeit-Streaming, umfangreiche Parameterzuweisung, Fehlerbehandlung und Prompt-Vorlagen. Dadurch können Teams mit Claude und GPT-Modellen ohne Code-Refactoring experimentieren, was eine schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, Inhaltsgenerierung, semantische Suche und hybride LLM-Workflows ermöglicht.

Crayon ermöglicht es Entwicklern, autonome KI-Agenten in JavaScript/Node.js zu erstellen, die externe APIs aufrufen, Gesprächshistorien pflegen, Mehrschritt-Aufgaben planen und asynchrone Prozesse handhaben können. Im Kern implementiert Crayon eine Plan- und Ausführungsschleife, die hochrangige Ziele in einzelne Aktionen zerlegt, mit benutzerdefinierten Werkzeugsets integriert und Speicher-Module nutzt, um Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern und abzurufen. Das Framework unterstützt mehrere Speicher-Backends, Plugin-basierte Tool-Integration und umfassende Protokollierung zur Fehlerbehebung. Entwickler können das Verhalten der Agenten durch Prompts und YAML-basierte Pipelines konfigurieren, was komplexe Workflows wie Datenextraktion, Berichtserstellung und interaktive Chatbots ermöglicht. Die Architektur von Crayon fördert die Erweiterbarkeit, wodurch Teams domänspezifische Werkzeuge integrieren und Agenten an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen können.

DelphiGemini stellt eine leichtgewichtige, einfach zu verwendende Hülle um die Google Gemini LLM API für Delphi-Entwickler bereit. Es verwaltet Authentifizierung, Anfrageformatierung und Antwortparsing, sodass Sie Eingabeaufforderungen senden und Textabschlüsse oder Chat-Antworten empfangen können. Mit Unterstützung für Streaming-Ausgaben können Token in Echtzeit angezeigt werden. Die Bibliothek bietet auch synchrone und asynchrone Methoden, konfigurierbare Timeouts und detaillierte Fehlerberichte. Verwenden Sie sie, um Chatbots, Inhaltsersteller, Übersetzer, Zusammenfasser oder jede KI-gestützte Funktion direkt in Ihren Delphi-Anwendungen zu erstellen.

e2e-chainlit-chatbot ist ein Musterprojekt, das den vollständigen Entwicklungszyklus eines Gesprächs-KI-Agents mit Chainlit demonstriert. Das Repository enthält End-to-End-Code für die Bereitstellung eines lokalen Webservers, der eine interaktive Chat-Oberfläche hostet, mit großen Sprachmodellen für Antworten integriert ist und den Gesprächskontext über Nachrichten hinweg verwaltet. Es bietet anpassbare Prompt-Vorlagen, Multi-Agent-Workflows und Echtzeit-Streaming von Antworten. Entwickler können API-Schlüssel konfigurieren, Modellparameter anpassen und das System mit benutzerdefinierter Logik oder Integrationen erweitern. Mit minimalen Abhängigkeiten und klarer Dokumentation beschleunigt dieses Projekt die Experimentation mit KI-gesteuerten Chatbots und bietet eine solide Grundlage für produktionsreife konversationelle Assistenten. Es enthält auch Beispiele zur Anpassung von Front-End-Komponenten, zur Protokollierung und Fehlerbehandlung. Für nahtlose Integration in Cloud-Plattformen geeignet und unterstützt sowohl Prototyp- als auch Produktionsszenarien.

Die Restack Python SDK-Beispiele bieten eine umfassende Reihe von Demonstrationsprojekten, die zeigen, wie die Plattform von Restack genutzt werden kann, um KI-Agenten zu bauen. Enthalten sind Vorlagen für Chatbots, Dokumentenanalyse-Agenten und Aufgabenautomatisierungs-Workflows. Die Beispiele decken API-Konfiguration, Tool-Integration (z.B. Websuche, Speicher), Agentenorchestrierung, Fehlerbehandlung und Deployment-Szenarien ab. Entwickler können das Repository klonen, ihre API-Schlüssel konfigurieren und die Muster-Agenten an ihre Anwendungsfälle anpassen.

FlowOps bietet eine visuelle, No-Code-Umgebung, in der Benutzer KI-Agenten als sequenzielle Workflows definieren. Mit seinem intuitiven Drag-and-Drop-Builder können Module für LLM-Interaktionen, Vektorspeicherabfragen, externe API-Aufrufe und benutzerdefinierten Code zusammengefügt werden. Zu den erweiterten Funktionen gehören bedingte Verzweigungen, Schleifen und Fehlerbehandlung, um robuste Pipelines zu erstellen. Es integriert bekannte LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic), Datenbanken (Pinecone, Weaviate) und REST-Services. Nach dem Entwurf können Workflows sofort als skalierbare APIs mit integrierter Überwachung, Protokollierung und Versionskontrolle bereitgestellt werden. Kollaborations-Tools ermöglichen Teams, Agenten-Designs zu teilen und zu iterieren. FlowOps ist ideal für die Erstellung von Chatbots, automatischen Dokumentenextraktoren, Datenanalyse-Workflows und End-to-End KI-gesteuerten Geschäftsprozessen ohne eine einzige Zeile Infrastruktur-Code zu schreiben.

js-agent stellt Entwicklern ein minimalistisches, aber leistungsstarkes Toolkit zur Verfügung, um autonome KI-Agenten in JavaScript zu erstellen. Es bietet Abstraktionen für Gesprächsspeicherung, Funktionsaufruf-Tools, anpassbare Planungsstrategien und Fehlerbehandlung. Mit js-agent können Sie schnell Eingabeaufforderungen verbinden, den Zustand verwalten, externe APIs aufrufen und komplexe Agentenverhalten über eine einfache, modulare API orchestrieren. Es ist für den Betrieb in Node.js-Umgebungen konzipiert und integriert sich nahtlos mit der OpenAI API, um intelligente, kontextbewusste Agenten zu ermöglichen.

Der MCP Browser Agent ist ein browserbasiertes autonomes KI-Agent-Framework, das große Sprachmodelle nutzt, um Webnavigation, Datenextraktion, Inhaltszusammenfassung, Formularinteraktion und automatisierte Aufgabenfolgen durchzuführen. Als leichtgewichtiges JavaScript-Toolkit integriert es sich nahtlos mit den GPT-APIs von OpenAI, sodass Entwickler benutzerdefinierte Aktionen, Speichersysteme und Prompt-Ketten programmieren können. Der Agent kann auf Knopfdruck Links klicken, Formulare ausfüllen, Tabellendaten extrahieren und Seiteninhalte zusammenfassen. Er unterstützt asynchrone Ausführung, Fehlerbehandlung und Sitzungsspeicherung im Browser. Mit anpassbaren Schnittstellen und erweiterbaren Aktionsmodulen vereinfacht MCP Browser Agent die Erstellung intelligenter Browserassistenten, um Produktivität zu steigern, Arbeitsabläufe zu optimieren und manuelle Browsing-Aufgaben über verschiedene Webanwendungen hinweg zu reduzieren.