AgentServe bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Erstellung und Bereitstellung von KI-Agenten. Benutzer definieren Agentenverhalten in Konfigurationsdateien oder Code, integrieren externe Tools oder Wissensquellen und stellen Agenten über REST-Endpunkte bereit. Das Framework übernimmt Modell-Routing, parallele Anfragen, Gesundheitschecks, Logging und Metriken standardmäßig. Das modulare Design von AgentServe ermöglicht das Einbinden neuer Modelle, benutzerdefinierter Tools oder Zeitplanungsrichtlinien, was es ideal macht für den Aufbau von Chatbots, automatisierten Arbeitsabläufen und Multi-Agenten-Systemen auf skalierbare und wartbare Weise.

Agentic Kernel bietet eine entkoppelte Architektur zum Erstellen von KI-Agenten durch die Zusammenstellung wiederverwendbarer Komponenten. Entwickler können Planungspipelines definieren, um Ziele zu zerlegen, Kurz- und Langzeitspeicher mit Einbettungen oder dateibasierten Backends konfigurieren und externe Tools oder APIs für Aktionenausführungen registrieren. Das Framework unterstützt dynamische Toolauswahl, Reflexionszyklen der Agenten und eingebaute Planung, um Arbeitsabläufe zu steuern. Sein pluggables Design ist kompatibel mit jedem LLM-Anbieter und benutzerdefinierten Komponenten, ideal für Konversationsassistenten, automatisierte Forschungsagenten und Datenverarbeitungsbots. Mit transparentem Logging, Statusverwaltung und einfacher Integration beschleunigt Agentic Kernel die Entwicklung und sorgt für Wartbarkeit und Skalierbarkeit in KI-getriebenen Anwendungen.

Automata ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten in JavaScript und TypeScript ermöglicht. Es bietet eine modulare Architektur mit Planern zur Aufgabenzerlegung, Speichermodulen zur Kontextbeibehaltung und Tool-Integrationen für HTTP-Anfragen, Datenbankabfragen und benutzerdefinierte API-Aufrufe. Mit Unterstützung für asynchrone Ausführung, Plugin-Erweiterungen und strukturierte Ausgaben vereinfacht Automata die Entwicklung von Agenten, die mehrstufiges Reasoning durchführen, mit externen Systemen interagieren und ihr Wissensbasis dynamisch aktualisieren können.

Java-Action-Bool integriert sich nahtlos in das LightJason-Multi-Agenten-Framework, sodass Entwickler bereitgestellte boolesche Logikaktionen in ihren Agentenprogrammen verwenden können. Anstatt benutzerdefinierte boolesche Prüfungen zu schreiben, können Sie die bereitgestellten Aktionen wie ActionBoolAnd, ActionBoolOr, ActionBoolNot und mehr aufrufen. Diese Aktionen evaluieren Wahrheitswerte zur Laufzeit und leiten das Verhalten der Agenten, reduzieren boilerplate-Code und vereinfachen die Plan-Definitionen in kognitiven und reaktiven Agentensystemen.

OmniSteward ist eine modulare KI-Agenten-Orchestrierungsplattform, die auf Python basiert und sich mit OpenAI, lokalen LLMs sowie benutzerdefinierten Modellen verbindet. Es bietet Speichermodule für Kontext, Toolkits für API-Aufrufe, Websuche, Codeausführung und Datenbankabfragen. Benutzer definieren Agentenvorlagen mit Prompts, Workflows und Triggern. Das Framework orchestriert mehrere Agenten parallel, verwaltet den Gesprächsverlauf und automatisiert Aufgaben über Pipelines. Es beinhaltet außerdem Logging, Überwachungsdashboards, Plugin-Architektur und Integrationen mit Drittanbieterdiensten. OmniSteward vereinfacht die Erstellung domänenspezifischer Assistenten für Forschung, Betrieb, Marketing und mehr, und bietet Flexibilität, Skalierbarkeit sowie Open-Source-Transparenz für Unternehmen und Entwickler.