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.

TinyAuton bietet eine minimalistische, erweiterbare Architektur zum Aufbau autonomer Agenten, die mithilfe von GPT-Modellen von OpenAI Aufgaben planen, ausführen und verfeinern. Es enthält eingebaute Module zur Zieldefinition, Gesprächskontextverwaltung, Toolaufruf und Protokollierung der Agententscheidungen. Durch iterative Selbstreflexionsschleifen kann der Agent Ergebnisse analysieren, Pläne anpassen und fehlgeschlagene Schritte erneut versuchen. Entwickler können externe APIs oder lokale Skripte als Tools integrieren, Speicher oder Zustand einrichten und die Denkprozesse des Agenten anpassen. TinyAuton ist für eine schnelle Prototypentwicklung von KI-gesteuerten Workflows optimiert, von Datenextraktion bis Codegenerierung, alles in wenigen Zeilen Python.

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.

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.

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.

AI Agents with LangGraph nutzt eine Graph-Darstellung, um Beziehungen und Kommunikation zwischen autonomen KI-Agenten zu definieren. Jeder Knoten repräsentiert einen Agenten oder ein Werkzeug, was die Aufgabenteilung, Prompt-Anpassung und dynamisches Aktionsrouting ermöglicht. Das Framework integriert sich nahtlos mit gängigen LLMs und unterstützt benutzerdefinierte Werkzeugfunktionen, Speicherspeicher und Logging für Debugging. Entwickler können komplexe Workflows prototypisieren, Mehrschritt-Prozesse automatisieren und die Zusammenarbeit von Agenten mit wenigen Zeilen Python-Code testen.

ANAC-agents ist ein in Python entwickeltes Framework, das mehrere Implementierungen von Verhandlungsagenten für den Automated Negotiating Agents Competition (ANAC) zentralisiert. Jeder Agent in der Bibliothek verkörpert unterschiedliche Strategien für Nutzenmodellierung, Angebotserstellung, Zugeständnistaktiken und Akzeptanzkriterien, was vergleichende Studien und schnelle Prototypenerstellung ermöglicht. Nutzer können Verhandlungsdomänen mit individuellen Themen und Präferenzprofilen definieren und dann bilaterale Verhandlungen oder Turnier-ähnliche Wettbewerbe zwischen Agenten simulieren. Das Toolset umfasst Konfigurationsskripte, Bewertungsmetriken und Logging-Utilities zur Analyse der Verhandlungsdynamik. Forscher und Entwickler können bestehende Agenten erweitern, neue Algorithmen testen oder externe Lernmodule integrieren, um Innovationen im automatisierten Handel und strategischen Entscheidungsfindung bei unvollständigen Informationen zu beschleunigen.

Autogen Studio Research ist ein auf GitHub gehosteter Forschungsprototyp zum Erstellen, Visualisieren und Iterieren von Multi-Agenten-KI-Anwendungen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Agentenkomponenten per Drag & Drop anordnen, Kommunikationskanäle definieren und Ausführungspipelines konfigurieren können. Im Hintergrund verwendet es ein Python SDK, um verschiedene LLM-Backends (OpenAI, Azure, lokale Modelle) zu verbinden, und bietet Echtzeit-Logging, Metriken und Debugging-Tools. Die Plattform ist für die schnelle Prototypentwicklung von kollaborativen Agentensystemen, Entscheidungsprozessen und automatisierter Aufgabensteuerung konzipiert.

Council bietet eine strukturierte Umgebung zur Gestaltung von KI-Agenten durch Definition von Rollen, Kettenbildung von Aufgaben und Integration externer Tools oder APIs. Benutzer können Speichersysteme konfigurieren, Agentenstatus verwalten und benutzerdefinierte reasoning-Pipelines implementieren. Die Plugin-Architektur von Council ermöglicht eine nahtlose Integration mit NLP-Services, Datenquellen und Drittanbieter-Tools, sodass Sie schnell Prototypen erstellen und Multi-Agenten-Systeme bereitstellen können, die komplexe Aufgaben zuverlässig koordinieren.

Exo bietet alles, was Sie brauchen, um autonome AI-Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren. Beginnen Sie mit vorgefertigten Agenten-Templates oder erstellen Sie benutzerdefinierte Workflows mit Drag-and-Drop oder YAML-Definitionen. Integrieren Sie beliebige REST-APIs, Datenbanken oder Drittanbieterdienste, um die Fähigkeiten des Agenten zu erweitern. Agenten halten den Kontext über integrierten persistenten Speicher und Vektorspeicher aufrecht. Eine cloudbasierte Ausführungsumgebung, CLI/SDK-Tools und Dashboards ermöglichen die Überwachung der Leistung, Log-Inspektion und Versionsverwaltung.

GenAI Job Agents ist ein Python-basiertes Open-Source-Framework, das die Erstellung und Verwaltung von KI-gestützten Job-Agenten vereinfacht. Entwickler können benutzerdefinierte Job-Typen und Agentenverhalten mithilfe einfacher Konfigurationsdateien oder Python-Klassen definieren. Das System integriert nahtlos mit OpenAI für LLM-gestützte Logik und LangChain für Verkettungen. Jobs können in eine Warteschlange gestellt, parallel ausgeführt und durch integrierte Logging- und Fehlerbehandlungsmechanismen überwacht werden. Agenten können dynamische Eingaben verarbeiten, Fehler automatisch wiederholen und strukturierte Ergebnisse für die nachgelagerte Verarbeitung produzieren. Mit modularer Architektur, erweiterbaren Plugins und klaren APIs ermöglicht GenAI Job Agents Teams, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, komplexe Workflows zu orchestrieren und KI-gesteuerte Operationen in Produktionsumgebungen zu skalieren.

GenerativeAgentsCN ist eine Open-Source-Chinese-Adaption des Stanford-Frameworks für Generative Agents, die lebensnahe digitale Personas simulieren soll. Durch die Kombination großer Sprachmodelle mit einem Langzeitgedächtnismodul, Reflexionsroutinen und Planerlogik steuert es Agenten, die Kontext wahrnehmen, vergangene Interaktionen abrufen und eigenständig Entscheidungen treffen. Das Toolkit bietet einsatzbereite Jupyter-Notebooks, modulare Python-Komponenten und umfassende chinesische Dokumentation, um Nutzer durch die Einrichtung von Umgebungen, die Definition von Agenteneigenschaften und die Anpassung von Speicherparametern zu führen. Es eignet sich zur Erforschung KI-gesteuerter NPC-Verhalten, zum Prototyping von Kundendienst-Bots oder für die akademische Forschung zur Agentenwahrnehmung. Mit flexiblen APIs können Entwickler Speicheralgorithmen erweitern, eigene LLMs integrieren und Agenteninteraktionen in Echtzeit visualisieren.