cpp-langchain implementiert Kernfunktionen des LangChain-Ökosystems in C++. Entwickler können Aufrufe an große Sprachmodelle kapseln, Eingabeaufforderungsvorlagen definieren, Ketten zusammensetzen und Agenten orchestrieren, die externe Werkzeuge oder APIs aufrufen. Es umfasst Speichermodule zur Beibehaltung des Gesprächszustands, Unterstützung für Einbettungen zur Ähnlichkeitssuche und Integrationen für Vektordatenbanken. Das modulare Design ermöglicht die Anpassung jeder Komponente — LLM-Clients, Prompt-Strategien, Speicher-Backends und Toolkits — um spezifische Anwendungsfälle zu erfüllen. Durch die Bereitstellung einer header-basierten Bibliothek und CMake-Unterstützung vereinfacht cpp-langchain das Kompilieren nativer KI-Anwendungen auf Windows, Linux und macOS, ohne Python-Runtimes zu benötigen.

Dataku.ai ist eine hochmoderne Plattform, die große Sprachmodelle (LLMs) zur Datenextraktion und -transformation nutzt. Zu den Hauptfunktionen gehören die KI-Schemaserkennung, Unterstützung mehrerer Eingabetypen und maßgeschneiderte Datenextraktion für unterschiedliche Bedürfnisse. Die Plattform verarbeitet effizient unstrukturierte Texte und Dokumente und wandelt sie in strukturierte Daten um. Dies hilft den Nutzern, die Datenanalyse zu automatisieren, Zeit zu sparen und die Genauigkeit zu erhöhen. Dataku.ai ist so konzipiert, dass es große Datenmengen verarbeiten kann und Erkenntnisse liefert, die datengestützte Entscheidungen vorantreiben.

Fabrice AI ermöglicht Entwicklern die Erstellung komplexer KI-Agentensysteme, die große Sprachmodelle (LLMs) in Node.js- und Browser-Kontexten nutzen. Es bietet integrierte Speichermodule zur Aufbewahrung des Gesprächsverlaufs, Tool-Integration, um die Fähigkeiten des Agenten mit benutzerdefinierten APIs zu erweitern, und ein Plugin-System für Community-getriebene Erweiterungen. Mit typsicheren Prompt-Vorlagen, Multi-Agenten-Koordination und konfigurierbaren Laufzeitverhalten vereinfacht Fabrice AI den Aufbau von Chatbots, Aufgabenautomatisierung und virtuellen Assistenten. Das plattformübergreifende Design stellt eine nahtlose Bereitstellung in Webanwendungen, serverlosen Funktionen oder Desktop-Apps sicher und beschleunigt die Entwicklung intelligenter, kontextbewusster KI-Dienste.

GenAI Agents SDK ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern hilft, selbstgesteuerte KI-Agenten mit großen Sprachmodellen zu erstellen. Es bietet eine Kern-Agent-Vorlage mit anpassbaren Modulen für Speicher, Tool-Schnittstellen, Planungsstrategien und Ausführungszyklen. Sie können Agenten so konfigurieren, dass sie externe APIs aufrufen, Dateien lesen/schreiben, Suchen durchführen oder mit Datenbanken interagieren. Das modulare Design ermöglicht einfache Anpassungen, schnelle Prototypenentwicklung und nahtlose Integration neuer Fähigkeiten, wodurch die Entwicklung dynamischer, autonomer KI-Anwendungen unterstützt wird, die denken, planen und in der realen Welt handeln können.

iNextLabs bietet fortschrittliche KI-gesteuerte Lösungen, die darauf abzielen, Unternehmen bei der Automatisierung ihrer Routinevorgänge und der Verbesserung des Kundenengagements zu unterstützen. Mit einem Fokus auf generative KI und große Sprachmodelle (LLM) bietet unsere Plattform branchenspezifische Anwendungen, die Workflows optimieren und personalisierte Erlebnisse bereitstellen. Ob Sie den Kundenservice durch intelligente Chatbots verbessern oder administrative Aufgaben automatisieren möchten, iNextLabs hat die Werkzeuge und Technologien, um Ihre Unternehmensleistung zu steigern.

Labs ist eine Open-Source-, integrierbare domänenspezifische Sprache, die für die Definition und Ausführung von KI-Agenten mit großen Sprachmodellen konzipiert ist. Es stellt Konstrukte bereit, um Eingabeaufforderungen zu deklarieren, Kontexte zu verwalten, bedingt zu verzweigen und externe Werkzeuge (z.B. Datenbanken, APIs) zu integrieren. Mit Labs beschreiben Entwickler Agenten-Workflows als Code und orchestrieren mehrstufige Aufgaben wie Datenabruf, Analyse und Generierung. Das Framework kompiliert DSL-Skripte in ausführbare Pipelines, die lokal oder in der Produktion ausgeführt werden können. Labs unterstützt interaktives REPL, Kommandozeilen-Tools und lässt sich in Standard-LLM-Anbieter integrieren. Seine modulare Architektur ermöglicht einfache Erweiterungen mit benutzerdefinierten Funktionen und Dienstprogrammen, um schnelle Prototypen und wartbare Agentenentwicklung zu fördern. Das leichte Runtime gewährleistet geringe Ressourcenbelastung und nahtlose Einbettung in bestehende Anwendungen.

LeanAgent ist ein Python-basiertes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht. Es bietet integrierte Planungsmodule, die große Sprachmodelle für Entscheidungen nutzen, eine erweiterbare Tool-Integrationsschicht für externe APIs oder benutzerdefinierte Skripte und ein Speichermanagementsystem, das den Kontext über Interaktionen hinweg bewahrt. Entwickler können Agenten-Workflows konfigurieren, benutzerdefinierte Tools integrieren, schnell mit Debugging-Tools iterieren und einsatzbereite Agenten für verschiedene Anwendungsbereiche bereitstellen.

Die generative KI-Plattform von LightOn, Paradigm, bietet private, skalierbare und anpassbare Lösungen zur Steigerung der Produktivität von Unternehmen. Die Plattform nutzt die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle, um Eingabeaufforderungen zu erstellen, zu bewerten, zu teilen und zu iterieren sowie Modelle feinzujustieren. Paradigm richtet sich an große Unternehmen, staatliche Einrichtungen und öffentliche Institutionen und bietet maßgeschneiderte, effiziente KI-Lösungen zur Erfüllung vielfältiger Geschäftsanforderungen. Mit nahtlosem Zugang zu Eingabeaufforderungen/Modelllisten und den dazugehörigen Geschäftszielen sorgt Paradigm für ein sicheres und flexibles Deployment, das auf die Infrastruktur von Unternehmen abgestimmt ist.

LlamaIndex ist eine entwicklerorientierte Python-Bibliothek, die die Kluft zwischen großen Sprachmodellen und privaten oder domänenspezifischen Daten überbrückt. Sie bietet verschiedene Indexarten—wie Vektor-, Baum- und Schlüsselwortindizes—sowie Adapter für Datenbanken, Dateisysteme und Web-APIs. Das Framework beinhaltet Werkzeuge zum Aufteilen von Dokumenten in Knoten, Einbetten dieser Knoten mittels populärer Einbettungsmodelle und intelligentes Retrieval, um Kontext für ein LLM bereitzustellen. Mit eingebautem Caching, Abfrageschemata und Knotverwaltung vereinfacht LlamaIndex den Aufbau retrieval-augmented generierter Anwendungen, die hochpräzise, kontextreiche Antworten liefern, beispielsweise in Chatbots, QA-Diensten und Analytik-Pipelines.

xAI ist ein KI-Unternehmen, das von Elon Musk gegründet wurde und sich auf die Förderung des wissenschaftlichen Verständnisses und der Innovation durch künstliche Intelligenz konzentriert. Das Hauptprodukt, Grok, nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um Echtzeitdateninterpretationen und -analysen bereitzustellen und bietet sowohl Effizienz als auch einen einzigartigen humorvollen Ansatz, inspiriert von der Popkultur. Das Unternehmen verfolgt das Ziel, KI einzusetzen, um menschliche Entdeckungen zu beschleunigen und datenbasierte Entscheidungen zu verbessern.

Das LLM Maze Agent-Framework bietet eine Python-basierte Umgebung zum Bau intelligenter Agenten, die in der Lage sind, Gitterlabyrinthe mithilfe großer Sprachmodelle zu navigieren. Durch die Kombination modularer Umgebungsinterfaces mit Ketten-der-Denken-Prompt-Vorlagen und heuristischer Planung fragt der Agent iterativ ein LLM ab, um Bewegungsrichtungen zu bestimmen, Hindernisse zu umgehen und seine interne Zustandsdarstellung zu aktualisieren. Die out-of-the-box-Unterstützung für OpenAI- und Hugging Face-Modelle ermöglicht eine nahtlose Integration, während konfigurierbare Labyrinth-Generierung und schrittweise Debugging-Tools Experimente mit verschiedenen Strategien erlauben. Forscher können Belohnungsfunktionen anpassen, benutzerdefinierte Beobachtungsräume definieren und die Pfade des Agenten visualisieren, um den Denkprozess zu analysieren. Dieses Design macht den LLM Maze Agent zu einem vielseitigen Werkzeug für die Bewertung des LLM-gesteuerten Planens, das Lehren von KI-Konzepten und das Benchmarking der Modellleistung bei räumlicher Argumentation.

SeeAct wurde entwickelt, um visuelle Sprach-Agenten mit einer zweistufigen Pipeline zu befähigen: Ein Planungsmodul, angetrieben von großen Sprachmodellen, generiert Unterziele basierend auf beobachteten Szenen, und ein Ausführungsmodul übersetzt Unterziele in umgebungsspezifische Aktionen. Ein Wahrnehmungshintergrund extrahiert Objekt- und Szenenmerkmale aus Bildern oder Simulationen. Die modulare Architektur ermöglicht den einfachen Austausch von Planern oder Wahrnehmungsnetzwerken und unterstützt die Bewertung auf AI2-THOR, Habitat und benutzerdefinierten Umgebungen. SeeAct beschleunigt die Forschung im Bereich interaktiver embodied AI durch End-to-End-Aufgabenzerlegung, Verankerung und Ausführung.

SCOUT-2 bietet eine modulare Architektur zum Erstellen autonomer Agenten, die mit großen Sprachmodellen betrieben werden. Es umfasst Zielzerlegung, Aufgabenplanung, eine Ausführungsmaschine und ein Feedback-gesteuertes Reflexionsmodul. Entwickler definieren ein Top-Level-Ziel, und SCOUT-2 generiert automatisch einen Aufgabenbaum, weist Arbeitsagenten zur Ausführung zu, überwacht den Fortschritt und verfeinert Aufgaben anhand der Ergebnisse. Es integriert sich mit OpenAI-APIs und kann mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen und Vorlagen erweitert werden, um eine Vielzahl von Arbeitsabläufen zu unterstützen.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Node.js- und Browser-Umgebungen. Es ermöglicht Entwicklern, Agentenverhalten zu definieren, mit großen Sprachmodell-APIs wie OpenAI und Hugging Face zu integrieren und mehrstufige Tool-Ausführungsworkflows zu orchestrieren. Das Framework unterstützt anpassbare Speicher-Backends für zustandsbehaftete Unterhaltungen, Tool-Registrierungen für Websuchen, Dateivorgänge und externe API-Aufrufe sowie plug-inbare Entscheidungsstrategien. Mit Taiat können Sie schnell Agenten prototypisieren, die autonom planen, argumentieren und Aufgaben ausführen, von Datenbeschaffung und Zusammenfassung bis zu automatisierter Codegenerierung und Konversationsassistenten.

Taiga ist ein auf Python basiertes Open-Source-KI-Agenten-Framework, das die Erstellung, Orchestrierung und den Einsatz autonomer Large Language Model (LLM)-Agenten erleichtert. Das Framework umfasst ein flexibles Plugin-System für die Integration benutzerdefinierter Tools und externer APIs, ein konfigurierbares Speicher-Modul zur Verwaltung des Langzeit- und Kurzzeit-Dialogkontexts sowie einen Task-Chaining-Mechanismus zur Sequenzierung von Multi-Schritt-Workflows. Taiga bietet außerdem integriertes Logging, Metriken und Fehlerbehandlung für Produktionsbereitschaft. Entwickler können schnell Agenten mit Vorlagen erstellen, Funktionalitäten über SDK erweitern und plattformübergreifend bereitstellen. Durch die Abstraktion komplexer Orchestrierungslogik ermöglicht Taiga Teams, intelligente Assistenten zu entwickeln, die recherchieren, planen und Aktionen ohne manuelles Eingreifen ausführen können.

YourGPT ist eine Plattform der nächsten Generation, die entwickelt wurde, um Unternehmen zu helfen, AI-Chatbots mühelos zu erstellen und zu integrieren. Sie bietet eine No-Code-Oberfläche, die es Nutzern ermöglicht, benutzerdefinierte und interaktive Chatbots zu erstellen. Mit Unterstützung für über 100 Sprachen und robusten Integrationsmöglichkeiten nutzt YourGPT die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) und GPT, um die Kundeninteraktionen zu verbessern und die Abläufe zu optimieren.

ZGI.AI ist eine All-in-One-Plattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklung von AGI (Artificial General Intelligence) zu erleichtern. Sie bietet einen Zugang zu den besten AI-Modellen der Welt und ermöglicht es Organisationen, große Sprachmodelle (LLMs) für eine Vielzahl von Anwendungen zu nutzen. Mit Funktionen wie Modellspielplätzen und prädiktiver Analyse dient ZGI als vielseitiges Werkzeug für F&E, Datenwissenschaft und Produktentwicklung. Ihre Mission ist es, die Implementierung von großangelegten AI-Lösungen zu vereinfachen und zu beschleunigen.

GradientJ ist eine KI-gesteuerte Plattform, die entwickelt wurde, um nicht-technischen Teams bei der Automatisierung komplexer Backoffice-Verfahren zu helfen. Sie nutzt große Sprachmodelle, um Aufgaben zu bewältigen, die ansonsten an Offshore-Arbeiter ausgelagert werden würden. Diese Automatisierung führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen und verbessert die Gesamteffizienz. Benutzer können robuste Anwendungen des Sprachmodells erstellen und bereitstellen, deren Leistung in Echtzeit überwachen und die Modellausgaben durch kontinuierliches Feedback verbessern.

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.

FluidStack bietet eine hochleistungsfähige GPU-Cloud-Infrastruktur, die für das Training von KI und großen Sprachmodellen maßgeschneidert ist. Mit Zugriff auf über 50.000 GPUs, darunter NVIDIA H100s und A100s, können Benutzer ihre Rechenanforderungen nahtlos skalieren. Die Plattform gewährleistet Abkürzungen und reduziert die Cloud-Rechnungen um mehr als 70 %. Vertrauenswürdig für führende KI-Unternehmen, ist FluidStack darauf ausgelegt, intensive Rechenaufgaben zu bewältigen, vom Training von KI-Modellen bis zur Bereitstellung von Inferenz.