MIU CS589 AI Agent API bietet eine standardisierte Schnittstelle zum Erstellen kundenspezifischer KI-Agenten. Entwickler können Verhaltensweisen der Agenten definieren, externe Tools oder Dienste integrieren und Streaming- oder Batch-Antworten über HTTP-Endpunkte verarbeiten. Das Framework übernimmt Authentifizierung, Request-Routing, Fehlerbehandlung und Logging. Es ist vollständig erweiterbar — Benutzer können neue Tools registrieren, das Agenten-Memory anpassen und LLM-Parameter konfigurieren. Geeignet für Experimente, Demos und Produktionstests, vereinfacht es die Orchestrierung von Multi-Tool-Ansätzen und beschleunigt die Entwicklung von KI-Agenten, ohne an eine monolithische Plattform gebunden zu sein.

MultiLang Status Agents ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das demonstriert, wie man plattformübergreifende Statusprüfungsagenten mit mehreren Programmiersprachen erstellt und bereitstellt. Es bietet Codebeispiele in Python, C# und JavaScript, die mit Semantic Kernel und OpenAI GPT APIs integriert sind, um Service-Gesundheits- oder Statusendpunkte abzufragen. Das Framework standardisiert die Arbeitsabläufe der Agenten, einschließlich Prompt-Erstellung, API-Authentifizierung, Ergebnisparsing und Zusammenfassung. Nutzer können die Agenten erweitern oder anpassen, um neue Serviceintegrationen hinzuzufügen, Sprachprompts zu modifizieren oder die Agenten in Webanwendungen und Admin-Panels einzubetten. Durch die Abstraktion sprachspezifischer Implementierungen beschleunigt das Framework die Entwicklung konsistenter, KI-gesteuerter Überwachungstools in verschiedenen Tech-Stacks.

OpenAI Agent Swarm ist ein modulares Framework, das die Koordination mehrerer GPT-gestützter Agenten bei verschiedenen Aufgaben vereinfacht. Jeder Agent arbeitet unabhängig mit anpassbaren Eingabeaufforderungen und Rollen, während der Swarm-Kern den Agentenlebenszyklus, die Nachrichtenübermittlung und die Aufgabenplanung verwaltet. Die Plattform umfasst Werkzeuge zum Definieren komplexer Arbeitsabläufe, zur Überwachung der Agenteninteraktionen in Echtzeit und zur Zusammenfassung der Ergebnisse in kohärente Ausgaben. Durch die Verteilung von Arbeitsbelastungen auf spezialisierte Agenten können Benutzer komplexe Problemlösungen angehen – von Inhaltserstellung und Forschungsanalyse bis hin zu automatisiertem Debugging und Datenzusammenfassung. OpenAI Agent Swarm integriert sich nahtlos mit der OpenAI-API, sodass Entwickler schnell Multi-Agenten-Systeme bereitstellen können, ohne eine Orchestrierungsinfrastruktur von Grund auf neu aufzubauen.

SonAgent ist ein erweiterbares Open-Source-Framework zum Erstellen, Organisieren und Ausführen von KI-Agenten in Python. Es bietet Kernmodule für Speicher, Werkzeug-Wrapper, Planungslogik und asynchrone Ereignisverwaltung. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge registrieren, Sprachmodelle integrieren, langfristigen Agentenspeicher verwalten und mehrere Agenten koordinieren, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Das modulare Design von SonAgent beschleunigt die Entwicklung von Konversationsbots, Workflow-Automatisierungen und verteilten Agentensystemen.

AgentSet ermöglicht es Ihnen, KI-Agenten zu erstellen, die eine Vielzahl von Aufgaben ausführen können, von Kundenservice bis hin zur Automatisierung von Arbeitsabläufen. Benutzer können die Parameter und Funktionen ihrer Agenten definieren, um einzigartigen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, und sicherstellen, dass sie das perfekte Werkzeug für ihre Abläufe haben. Die intuitive Benutzeroberfläche ist für Benutzer auf allen technischen Niveaus konzipiert und erleichtert die Anpassung von KI an spezifische Arbeitsabläufe und erhöht die Gesamteffizienz.

Colosseum Agent Battles bietet ein modulares Python SDK zum Aufbau von KI-Agenten-Wettbewerben in anpassbaren Arenen. Nutzer können Umgebungen mit spezifischem Terrain, Ressourcen und Regeln definieren und Agentenstrategien über eine standardisierte Schnittstelle implementieren. Das Framework verwaltet die Kampffristen, Schiedsrichterlogik und die Echtzeit-Protokollierung von Aktionen und Ergebnissen. Es umfasst Werkzeuge für Turniere, Tracking von Gewinn/Verlust-Statistiken und Visualisierung der Agentenleistung anhand von Diagrammen. Entwickler können mit bekannten Machine-Learning-Bibliotheken integrieren, um Agenten zu trainieren, Spieldaten für Analysen zu exportieren und Schiedsrichter-Module zu erweitern, um benutzerdefinierte Regeln durchzusetzen. Es vereinfacht letztlich das Benchmarking von KI-Strategien in Kopf-an-Kopf-Wettbewerben. Zudem werden Protokolle in JSON- und CSV-Formaten für anschließende Analysen unterstützt.

Phidata ist eine innovative Plattform, die entwickelt wurde, um KI-Agenten aufzubauen, bereitzustellen und zu überwachen, die mit Speicher-, Wissens- und Schlussfolgerungsfähigkeiten angereichert sind. Dieses System ermöglicht es den Benutzern, agile, reaktionsfähige Agenten zu erstellen, die mit externen Systemen interagieren, verschiedene Datenquellen nutzen und sich über die Zeit durch Lernen verbessern können. Phidata unterstützt mehrere große Sprachmodelle (LLMs), was den Benutzern Flexibilität bei der Auswahl bietet. Mit integrierten Speicherfunktionen können Agenten personalisierte Gespräche führen, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen ideal macht.

RainbowGPT bietet einen vollständigen Rahmen für die Gestaltung, Anpassung und Bereitstellung von KI-Agenten, die von OpenAI-Modellen angetrieben werden. Es umfasst ein FastAPI-Backend, die LangChain-Integration für Tool- und Speicherverwaltung sowie eine auf React basierende Benutzeroberfläche für die Erstellung und das Testen von Agenten. Benutzer können Dokumente hochladen, um wissensbasierte Abfragen durch Vektorsuche durchzuführen, benutzerdefinierte Prompts und Verhaltensweisen definieren und externe APIs oder Funktionen verbinden. Die Plattform protokolliert Interaktionen zur Analyse und unterstützt Multi-Agenten-Workflows, die komplexe Automatisierungen und Gesprächspipelines ermöglichen.

Self-Determining AI Agents ist ein in Python entwickeltes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht. Es verfügt über eine anpassbare Planungsschleife, bei der Agenten Aufgaben generieren, Strategien planen und Aktionen mit integrierten Tools ausführen. Das Framework umfasst persistente Speichermodule für Kontextbeibehaltung, ein flexibles Aufgabenplanungssystem und Hooks für benutzerdefinierte Tool-Integrationen wie Web-APIs oder Datenbankabfragen. Entwickler definieren Agentenziele über Konfigurationsdateien oder Code, und die Bibliothek übernimmt den iterativen Entscheidungsprozess. Es unterstützt Logging, Leistungsüberwachung und kann mit neuen Planungsalgorithmen erweitert werden. Ideal für Forschung, Automatisierung von Workflows und schnelle Prototypenentwicklung intelligenter Mehr-Agenten-Systeme.

Team of AI Agents bietet eine modulare Architektur zum Aufbau und Einsatz multi-agent-Systeme. Jeder Agent arbeitet mit unterschiedlichen Rollen, nutzt ein globales Speicher- und Kontextverwaltungssystem zur Wissensspeicherung. Das Framework unterstützt asynchrone Nachrichtenübermittlung, Tool-Nutzung via Adapter und dynamische Neuzuweisung von Aufgaben basierend auf Agentenergebnissen. Entwickler konfigurieren Agenten über YAML- oder Python-Skripte, um Themen-spezialisierung, Zielhierarchien und Prioritäten zu ermöglichen. Es enthält integrierte Metriken für Leistungsbewertung und Debugging und erleichtert schnelle Iterationen. Mit erweiterbarer Plugin-Architektur können Nutzer eigene NLP-Modelle, Datenbanken oder externe APIs integrieren. Team of AI Agents beschleunigt komplexe Workflows durch kollektive Intelligenz spezialisierter Agenten und ist ideal für Forschung, Automatisierung und Simulationsumgebungen.

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.

AAGPT ist ein erweiterbares, Open-Source-KI-Agenten-Framework, das zum Bauen autonomer Agenten entwickelt wurde. Es ermöglicht die Definition von hochrangigen Zielen, die Verwaltung des Gesprächsspeichers, die Planung von Multi-Schritt-Aufgaben und die Integration externer Tools oder APIs. Mit einer einfachen Konfigurationsdatei und Python SDK können Sie das Verhalten der Agenten anpassen, benutzerdefinierte Aktionen definieren und Agenten bereitstellen, die mit Datenquellen interagieren, Befehle ausführen und aus vergangenen Interaktionen lernen, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

AI-Agents bietet eine flexible, modulare Plattform zur Erstellung autonomer, KI-gesteuerter Agenten. Entwickler können Zielsetzungen definieren, Aufgaben verknüpfen und Speichermodule integrieren, um kontextbezogene Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern und abzurufen. Das Framework unterstützt die Integration mit führenden LLMs über API-Schlüssel, sodass Agenten Ausgaben generieren, bewerten und überarbeiten können. Anpassbare Tool- und Plugin-Unterstützung ermöglichen den Austausch mit externen Diensten wie Web-Scraping, Datenbankabfragen und Berichterstellungswerkzeugen. Durch klare Abstraktionen für Planung, Ausführung und Feedback-Schleifen beschleunigt AI-Agents die Prototypenentwicklung und den Einsatz intelligenter Automatisierungs-Workflows.

Agents with ADK ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, vereinfacht. Es beinhaltet modulare Agentenvorlagen, integriertes Speicher-Management, Tool-Ausführungs-Schnittstellen und Multi-Agenten-Koordinationsfähigkeiten. Entwickler können problemlos benutzerdefinierte Funktionen oder externe APIs integrieren, Planungs- und Reasoning-Ketten konfigurieren und die Interaktionen der Agenten überwachen. Das Framework unterstützt die Integration mit verbreiteten LLM-Anbietern und bietet Protokollierung, Wiederholungslogik und Erweiterbarkeit für den Produktionseinsatz.

Agent ChatRoom bietet eine flexible Umgebung zum Erstellen und Ausführen multi-agentenbasierter Gesprächssysteme. Nutzer können Agenten mit einzigartigen Personas und Prompts erstellen, Nachrichten zwischen Agenten weiterleiten und Gesprächshistorien in einer eleganten Benutzeroberfläche anzeigen. Es integriert sich mit OpenAI APIs, unterstützt die benutzerdefinierte Konfiguration des Agentenverhaltens und kann auf jedem statischen Hosting-Dienst bereitgestellt werden. Entwickler profitieren von einer modularen Architektur, einfacher Prompt-Anpassung und einer reaktionsschnellen Oberfläche für Testszenarien beim KI-Zusammenarbeit.

AgentLayer ist eine umfassende Plattform, die es Benutzern ermöglicht, maßgeschneiderte KI-Agents zu erstellen, die speziell auf ihre betrieblichen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Es nutzt fortschrittliche Funktionen der künstlichen Intelligenz, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, die Kundeninteraktionen zu verbessern und die Entscheidungsfindungsprozesse zu optimieren. Die Benutzer können die Funktionalität der Agents anpassen, sie in bestehende Tools integrieren und nahtlos über mehrere Kanäle bereitstellen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Effizienz zu optimieren und die Benutzererfahrung durch intelligente Lösungen zu verbessern.

AgentLLM ist ein webbasierter KI-Agentenrahmen, mit dem Benutzer autonome Agenten über eine grafische Oberfläche oder JSON-Definitionen erstellen, konfigurieren und ausführen können. Agenten können mehrstufige Workflows planen, indem sie Aufgaben logisch durchdenken, Code über Python-Tools oder externe APIs aufrufen, Gespräche und Speicher verwalten und sich basierend auf Ergebnissen anpassen. Die Plattform unterstützt OpenAI, Azure oder selbstgehostete Modelle und bietet integrierte Tool-Integrationen für Websuche, Dateiverwaltung, mathematische Berechnungen und benutzerdefinierte Plugins. Entwickelt für Experimente und schnelle Prototypenerstellung vereinfacht AgentLLM den Aufbau intelligenter Agenten, die komplexe Geschäftsprozesse, Datenanalyse, Kundensupport und personalisierte Empfehlungen automatisieren können.

Agents Base nutzt Künstliche Intelligenz, um anpassbare Agenten zu entwickeln, die Geschäftsprozesse optimieren. Benutzer können Agenten designen, die auf Kundenanfragen reagieren, Transaktionen abwickeln und Arbeitsabläufe effizient verwalten. Diese Technologie ist für Flexibilität und Skalierbarkeit ausgelegt, was sie sowohl für kleine Unternehmen als auch für große Unternehmen geeignet macht, die ihre Servicebereitstellung und operative Effizienz verbessern möchten.

AGENTS.inc ist auf die Erstellung von KI-Agenten spezialisiert, die an die Bedürfnisse der Benutzer angepasst werden können. Diese Agenten helfen bei der Automatisierung von Arbeitsabläufen, der Zeitplanung und dem Datenmanagement, was Zeit spart und die Effizienz erhöht. Benutzer können die Aufgaben definieren, die ihre Agenten ausführen sollen, wodurch sichergestellt wird, dass die KI nahtlos in den täglichen Betrieb integriert ist. Die Plattform ermöglicht Echtzeit-Updates und einfache Anpassungen der Funktionen des Agenten, was sie ideal für den persönlichen und professionellen Gebrauch macht.

Der AI Agent Code Generator bietet eine Befehlszeilenschnittstelle zur Gerüstbildung von Python-Projekten für KI-Agenten. Benutzer wählen aus mehreren auf LangChain basierenden Vorlagen, konfigurieren ihre OpenAI-API-Schlüssel und geben benutzerdefinierte Tools oder Funktionen an. Das Tool erstellt dann Boilerplate-Code, Projektstruktur und Beispielskripte, um konversationsfähige, informationsbeschaffende oder aufgabenautomatisierende Agenten bereitzustellen. Entwickler können den generierten Code mit zusätzlichen Plugins erweitern, Prompts modifizieren und neue Toolkits für spezielles Agentenverhalten integrieren, um Prototyp- und Produktionsentwicklung zu beschleunigen.