Agent Starter Pack ist ein Entwickler-Toolkit, das intelligente, interaktive Agenten auf Google Cloud aufbaut. Es bietet Vorlagen in Node.js und Python zur Verwaltung von Gesprächsabläufen, Pflege des Langzeitgedächtnisses und Ausführung von Werkzeug- und API-Aufrufen. Basierend auf Vertex AI und Cloud Functions oder Cloud Run unterstützt es Mehrschritt-Planung, dynamisches Routing, Beobachtbarkeit und Protokollierung. Entwickler können Konnektoren zu benutzerdefinierten Diensten erweitern, domänenspezifische Assistenten erstellen und skalierbare Agenten in Minuten bereitstellen.

Agent Teams ist ein entwicklerfreundliches Framework, das KI-gestützte Konversationen, Aufgabenautomatisierung und Wissensmanagement in Microsoft Teams bringt. Basierend auf dem Microsoft Bot Framework, den GPT-Modellen von OpenAI und LangChain unterstützt es Mehrfrachtdialoge, retrieval-augmentierte Generierung und anpassbare Workflows. Teams können externe Datenquellen verbinden, Trigger definieren und Bots in ihren Kanälen bereitstellen. Die Open-Source-Architektur ermöglicht Erweiterungen durch Plugins und Konfigurationen, ideal für die Erstellung intelligenter Assistenten für Kundensupport, HR-Anfragen, interne Wissensbasen und mehr — alles innerhalb der vertrauten Teams-Oberfläche.

Der Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototyp bietet ein robustes Toolkit für Entwickler, um kontextbewusste KI-Agenten zu implementieren. Es nutzt Vektorembeddings zur Speicherung historischer Nutzerdaten, ermöglicht eine effiziente Abfrage relevanter Kontextschnipsel und fasst lange Gespräche automatisch zusammen, um innerhalb der Token-Limits der LLMs zu bleiben. Entwickler können Strategien zur Priorisierung des Kontexts konfigurieren, den Lebenszyklus des Speichers verwalten und benutzerdefinierte Abfrage-Pipelines integrieren. CCE unterstützt modulare Plug-in-Architekturen für Einbettungsanbieter und Speichersysteme und bietet Flexibilität für den Einsatz in verschiedenen Projekten. Mit integrierten APIs für Speicherung, Abfrage und Zusammenfassung von Kontext vereinfacht CCE die Erstellung personalisierter Konversationsanwendungen, virtueller Assistenten und kognitiver Agenten mit langfristigem Gedächtnis.

Ernie Bot Agent ist ein Entwickler-Framework, das die Erstellung KI-gesteuerter Konversationsagenten mit Baidu ERNIE Bot erleichtert. Es bietet Abstraktionen für API-Aufrufe, Eingabevorlagen, Speicherverwaltung und Tool-Integration. Das SDK unterstützt Multi-Turn-Gespräche mit Kontextbewusstsein, benutzerdefinierte Arbeitsabläufe für Aufgaben und ein Plugin-System für domänenspezifische Erweiterungen. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und Konfigurationsoptionen reduziert es Boilerplate-Code und ermöglicht schnelles Prototyping von Chatbots, virtuellen Assistenten und Automatisierungsskripten.

MCP-Ollama-Client bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Kommunikation mit Ollama’s Sprachmodellen, die lokal laufen. Es unterstützt voll-duplex Mehrfachdialoge mit automatischer Historienverfolgung, Live-Streaming von Abschluss-Tokens und dynamische Prompt-Vorlagen. Entwickler können zwischen installierten Modellen wählen, Hyperparameter wie Temperatur und Max-Tokens anpassen und Nutzungsmetriken direkt im Terminal überwachen. Der Client stellt eine einfache REST-ähnliche API-Hülle für die Integration in Automatisierungsskripte oder lokale Anwendungen bereit. Mit integrierter Fehlerberichterstattung und Konfigurationsverwaltung vereinfacht es die Entwicklung und das Testen von LLM-gestützten Workflows, ohne auf externe APIs angewiesen zu sein.

MindForge ist ein robustes Orchestrierungsframework, das für den Aufbau und Einsatz KI-gesteuerter Agenten mit minimalem Boilerplate-Code entwickelt wurde. Es bietet eine modulare Architektur mit einem Aufgabenplaner, einer Reasoning-Engine, einem Speicher-Manager und einer Tool-Ausführungsschicht. Durch die Nutzung von LLMs können Agenten Benutzereingaben analysieren, Pläne formulieren und externe Tools aufrufen — wie Web-Scraping-APIs, Datenbanken oder benutzerdefinierte Skripte — um komplexe Aufgaben zu erledigen. Speicherkomponenten speichern den Gesprächskontext, was Multi-Turn-Interaktionen ermöglicht, während die Entscheidungs-Engine dynamisch Aktionen basierend auf festgelegten Richtlinien auswählt. Mit Plugin-Unterstützung und anpassbaren Pipelines können Entwickler die Funktionalität erweitern, um benutzerdefinierte Tools, Drittanbieter-Integrationen und domänenspezifische Wissensbasen zu integrieren. MindForge vereinfacht die Entwicklung von KI-Agenten, fördert schnelles Prototyping und skalierbaren Einsatz in Produktionsumgebungen.

ChaiBot dient als Grundlage für die Erstellung intelligenter Chat-Agenten, indem es die APIs von OpenAI GPT-3.5 und GPT-4 nutzt. Es verwaltet den Gesprächskontext, um einen kohärenten Multi-Turn-Dialog zu gewährleisten, und unterstützt dynamische Persona-Profile, sodass der Agent je nach Bedarf unterschiedliche Töne und Charaktere annehmen kann. ChaiBot verfügt über integriertes Gedächtnisspeicher, um vergangene Interaktionen abzurufen, anpassbare Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks, um externe Datenquellen oder Geschäftslogik zu integrieren. Entwickler können ChaiBot als Webdienst oder innerhalb einer CLI-Schnittstelle bereitstellen, Token-Grenzen anpassen, API-Schlüssel verwalten und Fallback-Verhalten konfigurieren. Durch die Abstraktion komplexer Prompt-Engineering-Flows beschleunigt ChaiBot die Entwicklung von Kundensupport-Bots, virtuellen Assistenten oder konversationalen Agenten für Unterhaltung und Bildung.

Chatbot-Grok bietet ein modulares KI-Agent-Framework in Python, das die Entwicklung von Konversationsbots vereinfacht. Es unterstützt Mehrfachdialogverwaltung, speichert den Chat-Verlauf über Sitzungen hinweg und ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte Eingabeaufforderungsvorlagen zu definieren. Die Architektur ist erweiterbar, sodass Entwickler verschiedene LLMs, einschließlich Grok, integrieren und Plattformen wie Telegram oder Slack verbinden können. Mit klarer Code-Struktur und pluginfreundlicher Architektur beschleunigt Chatbot-Grok Prototyping und den Einsatz produktionsbereiter Chat-Assistenten.

DemoGPT ist ein Open-Source-Python-Projekt, das die Kernkonzepte von KI-Agenten mit OpenAI GPT-Modellen demonstriert. Es implementiert eine konversationelle Schnittstelle mit persistentem Speicher, der in JSON-Dateien gespeichert wird, um kontextbewusste Interaktionen über Sitzungen hinweg zu ermöglichen. Das Framework unterstützt dynamische Tool-Ausführung, wie Websuche, Berechnungen und benutzerdefinierte Erweiterungen, durch eine pluginartige Architektur. Durch die einfache Konfiguration Ihres OpenAI API-Schlüssels und die Installation der Abhängigkeiten können Benutzer DemoGPT lokal ausführen, um Chatbots zu entwickeln, Multi-Turn-Dialogflüsse zu erkunden und agentengetriebene Workflows zu testen. Diese umfassende Demo bietet Entwicklern und Forschern eine praktische Grundlage zum Erstellen, Anpassen und Experimentieren mit GPT-gestützten Agenten in realen Szenarien.

Joylive Agent bietet eine modulare, pluginbasierte Architektur, die speziell für den Aufbau ausgefeilter KI-Agenten entwickelt wurde. Es bietet nahtlose Integration mit LLMs wie OpenAI GPT, konfigurierbare Speicher-Backends für Sitzungsspeicherung und einen Toolkit-Manager, um externe APIs oder benutzerdefinierte Funktionen als Agentenfähigkeiten bereitzustellen. Das Framework enthält auch integrierte Chain-of-Thought-Orchestrierung, Multi-Runden-Dialogmanagement und einen RESTful-Server für einfache Bereitstellung. Sein Java-Kern sorgt für Unternehmensstabilität, sodass Teams schnell Prototypen erstellen, erweitern und skaliert intelligente Assistenten für verschiedene Anwendungsfälle bereitstellen können.