NeXent ist ein flexibles KI-Agenten-Framework, mit dem Sie benutzerdefinierte digitale Worker über YAML oder Python SDK definieren können. Sie können mehrere LLMs, externe APIs und Toolchains in modulare Pipelines integrieren. Eingebaute Speichermodule ermöglichen zustandsbehaftete Interaktionen, während ein Überwachungs-Dashboard Echtzeiteinblicke bietet. NeXent unterstützt lokale und Cloud-Bereitstellung, Docker-Container und skaliert horizontal für Unternehmensanforderungen. Das Open-Source-Design fördert Erweiterbarkeit und communitygetriebene Plugins.

AgentsFlow abstrahiert jeden KI-Agenten als Knoten in einem gerichteten Graphen, was es Entwicklern ermöglicht, komplexe Pipelines visuell und programmatisch zu gestalten. Jeder Knoten kann einen LLM-Aufruf, eine Datenvorverarbeitungsaufgabe oder eine Entscheidungslogik repräsentieren und kann verbunden werden, um nach Outputs oder Bedingungen nachfolgende Aktionen auszulösen. Das Framework unterstützt Verzweigungen, Schleifen und parallele Ausführung, mit integrierter Fehlerbehandlung, Wiederholungen und Timeout-Steuerung. AgentsFlow integriert sich mit den wichtigsten LLM-Anbietern, benutzerdefinierten Modellen und externen APIs. Das Überwachungs-Dashboard bietet Echtzeit-Protokolle, Metriken und Flussvisualisierung, was Debugging und Optimierung erleichtert. Mit einem Plugin-System und REST-API kann AgentsFlow erweitert und in CI/CD-Pipelines, Cloud-Dienste oder benutzerdefinierte Anwendungen integriert werden, was es ideal für skalierbare, produktionsbereite KI-Workflows macht.

QueryCraft ist ein auf Python basierendes Werkzeug für die Eingabeaufforderungsentwicklung, das den Entwicklungsprozess für KI-Agenten vereinfacht. Es ermöglicht Benutzern, strukturierte Eingabeaufforderungen durch eine modulare Pipeline zu definieren, nahtlos mehrere LLM-APIs zu verbinden und automatisierte Bewertungen anhand benutzerdefinierter Metriken durchzuführen. Mit integrierter Protokollierung von Token-Nutzung und Kosten können Entwickler die Leistung messen, Variationen von Eingabeaufforderungen vergleichen und Ineffizienzen identifizieren. QueryCraft umfasst auch Debugging-Tools, um Modelle-Ausgaben zu inspizieren, Workflow-Schritte zu visualisieren und Modelle zu benchmarken. Seine CLI- und SDK-Schnittstellen erlauben die Integration in CI/CD-Pipelines, um schnelle Iterationen und Zusammenarbeit zu unterstützen. Durch die Bereitstellung einer umfassenden Umgebung für Design, Testen und Optimierung von Eingabeaufforderungen hilft QueryCraft Teams, genauere, effizientere und kostengünstigere KI-Agenten-Lösungen zu liefern.