Agent4Edu ist ein Python-basiertes KI-Agenten-Framework, das automatisierte, intelligente Interaktionen für Lehren und Lernen unterstützt. Es steuert mehrere Agenten—wie Fragegenerierung, Feedback- und Analyse-Agenten—, die von großen Sprachmodellen und Domänen-Wissensgraphen angetrieben werden. Lehrer können Lehrpläne und Wissensquellen definieren, dann Agent4Edu einsetzen, um Übungen zu erstellen, Einsendungen zu bewerten, Lernfortschritte zu verfolgen und Lernmaterialien zu empfehlen. Die Plugin-Architektur ermöglicht die Integration mit beliebten LMS-Plattformen via REST-APIs oder direkte Datenbankverbindungen. Eingebaute Werkzeuge zur Anpassung von Prompts, Feinabstimmung von Modellen und Visualisierung der Schülerleistung machen Agent4Edu zu einer umfassenden Lösung für personalisierte, datengetriebene Bildung.

Alpaca Bot nutzt das Alpaca-Modell, ein Open-Source-Sprachmodell, das auf LLaMA basiert und Anweisungen befolgt, um einen interaktiven Chat-Agenten bereitzustellen, der menschliche Antworten verstehen und generieren kann. Die Plattform ermöglicht es Nutzern, eine Vielzahl von Aufgaben durchzuführen, einschließlich der Beantwortung komplexer Fragen, das Verfassen von E-Mails, das Erstellen kreativer Inhalte wie Geschichten oder Gedichte, das Zusammenfassen umfangreicher Dokumente, das Generieren und Debuggen von Codeschnipseln, das Erklären von Lerninhalten und das Brainstorming von Ideen. Alle Interaktionen erfolgen in Echtzeit mit minimaler Latenz, und die Schnittstelle erlaubt anpassbare System- und Erinnerungsprompts sowie die Speicherung vorheriger Austausche. Ohne Anmeldung haben Nutzer sofortigen Zugriff und können fortschrittliche KI-Fähigkeiten direkt in ihrem Browser nutzen.

AppAgent ist ein multimodales Agenten-Framework auf Basis von LLM, das entwickelt wurde, um Smartphone-Apps ohne manuelles Scripting zu steuern. Es integriert Bildschirmaufnahme, GUI-Elementerkennung, OCR-Parsing und natürliche Sprachplanung, um App-Layouts und Benutzerabsichten zu verstehen. Das Framework steuert Touch-Events (Tippen, Wischen, Texteingabe) über ein Android-Gerät oder Emulator, um Arbeitsabläufe zu automatisieren. Forscher und Entwickler können Eingabeaufforderungen anpassen, LLM-APIs konfigurieren und Module erweitern, um neue Apps und Aufgaben zu unterstützen, und so eine adaptive und skalierbare mobile Automatisierung erreichen.

BrowserAI.dev ist eine KI-gesteuerte Browser-Erweiterung und Webplattform, die Nutzer befähigt, mit Websites in natürlicher Sprache zu interagieren. Es fasst lange Seiten sofort zusammen, extrahiert wichtige Daten, entwirft E-Mails oder Beiträge in sozialen Medien, übersetzt Texte, füllt Formulare automatisch aus und führt SEO-Analysen durch. Mit Echtzeit-Kontextbewusstsein versteht es die Seitenstruktur, um präzise Insights und Vorschläge zu generieren. Professionals können Recherchen und Kommunikation vereinfachen, Vermarkter optimieren Inhalte, und Studierende komplexe Materialien schneller erfassen. BrowserAI.dev integriert sich in jede Webseite, bietet anpassbare Eingabeaufforderungen und AI-Modellauswahl für maßgeschneiderte Unterstützung. Die einheitliche Sidebar-Oberfläche eliminiert Tabwechsel und das Kopieren von Inhalten, was Fokus und Produktivität steigert.

BrowseWiz ist eine KI-gesteuerte Browsererweiterung, die entwickelt wurde, um Ihre Produktivität zu steigern und Ihren Workflow zu optimieren. Sie integriert leistungsstarke LLM-Modelle wie ChatGPT, Gemini und DeepSeek in die Seitenleiste Ihres Browsers, sodass Sie KI-Funktionen nutzen können, ohne Ihre aktuelle Seite zu verlassen. Mit BrowseWiz können Sie Aufgaben automatisieren, Zusammenfassungen von Webseiten, YouTube-Videos und PDFs generieren, Eingabeaufforderungen in einem anpassbaren Promptbuch organisieren und sogar Bilder mit DALL-E generieren. Täglicher Zugriff auf kostenlose und premium KI-Modelle sowie leistungsstarke Ein-Klick-Eingabeaufforderungsschaltflächen machen BrowseWiz zum bevorzugten Tool für Studenten, Content-Ersteller, Forscher und Fachleute.

Der Wettbewerbs-Intelligence-Agent nutzt KI, um den Prozess der Wettbewerbsanalyse zu vereinfachen. Benutzer liefern eine Liste von Wettbewerber-URLs oder Firmennamen, und der Agent navigiert autonom auf jeder Website, um wichtige Daten wie Produktspezifikationen, Preisstufen, Funktionssets, Kundenrezensionen und Blog-Inhalte zu sammeln. Diese Rohdaten werden dann durch Sprachmodelle verarbeitet, um kurze Zusammenfassungen, Vergleichstabellen und strategische Erkenntnisse zu erstellen. Mit integrierter Berichtsgenerierung gibt der Agent Markdown- oder PDF-Zusammenfassungen aus, die einfach geteilt werden können. Anpassbare Aufforderungen ermöglichen es den Nutzern, sich auf spezifische Metriken wie Marktposition, Unique Selling Propositions oder Funktionslücken zu konzentrieren. Durch die Zentralisierung der Wettbewerbsrecherche spart dieses Tool Stunden manueller Arbeit und ermöglicht datengetriebene Entscheidungen im Team.

Crayon ermöglicht es Entwicklern, autonome KI-Agenten in JavaScript/Node.js zu erstellen, die externe APIs aufrufen, Gesprächshistorien pflegen, Mehrschritt-Aufgaben planen und asynchrone Prozesse handhaben können. Im Kern implementiert Crayon eine Plan- und Ausführungsschleife, die hochrangige Ziele in einzelne Aktionen zerlegt, mit benutzerdefinierten Werkzeugsets integriert und Speicher-Module nutzt, um Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern und abzurufen. Das Framework unterstützt mehrere Speicher-Backends, Plugin-basierte Tool-Integration und umfassende Protokollierung zur Fehlerbehebung. Entwickler können das Verhalten der Agenten durch Prompts und YAML-basierte Pipelines konfigurieren, was komplexe Workflows wie Datenextraktion, Berichtserstellung und interaktive Chatbots ermöglicht. Die Architektur von Crayon fördert die Erweiterbarkeit, wodurch Teams domänspezifische Werkzeuge integrieren und Agenten an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen können.

Dial4JaCa ist ein Java-Bibliotheks-Plugin für die JaCaMo-Multimessplattform, das Inter-Agenten-Nachrichten abfängt, Agentenzwecke codiert und sie durch LLM-Backends (OpenAI, lokale Modelle) routet. Es verwaltet Dialogkontexte, aktualisiert Glaubensbasen und integriert die Antwortgenerierung direkt in AgentSpeak(L)-Denkschlaufen. Entwickler können Prompts anpassen, Dialogartefakte definieren und asynchrone Aufrufe handhaben, wodurch Agenten Nutzeräußerungen interpretieren, Aufgaben koordinieren und externe Informationen in natürlicher Sprache abrufen können. Das modulare Design unterstützt Fehlerbehandlung, Protokollierung und die Auswahl mehrerer LLMs, ideal für Forschung, Bildung und schnelle Prototypenentwicklung von Konversations-MAS.

Doc to Claude ist eine leistungsstarke Chrome-Erweiterung, die entwickelt wurde, um den Prozess der Integration von PDFs mit den KI-Analysefähigkeiten von Claude.ai zu optimieren. Mit dieser Erweiterung können Benutzer PDFs mit nur einem Klick direkt auf die Claude.ai-Plattform hochladen, wodurch manuelle Downloads und Uploads überflüssig werden. Die Erweiterung ermöglicht es den Benutzern auch, anpassbare Eingabeaufforderungen für Claude festzulegen, um ihre Dokumente zu analysieren. Sie ist ideal für Forscher, Studenten, Fachleute oder jeden, der Zeit sparen und seine PDF-Arbeitsabläufe vereinfachen möchte. Die benutzerfreundliche Oberfläche und hilfreiche Benachrichtigungen sorgen für ein reibungsloses Erlebnis.

Geers AI Lang Graph bietet eine graphbasierte Abstraktionsschicht für den Bau von KI-Agenten, die mehrere LLM-Aufrufe koordinieren und strukturiertes Wissen verwalten. Durch die Definition von Knoten und Kanten, die Prompts, Daten und Speicher repräsentieren, können Entwickler dynamische Workflows erstellen, Kontext zwischen Interaktionen nachverfolgen und Ausführungsflüsse visualisieren. Das Framework unterstützt Plugin-Integrationen für verschiedene LLM-Anbieter, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen und exportierbare Graphen. Es vereinfacht iterative Agenten-Designs, verbessert die Kontextbehaltung und beschleunigt die Prototypenentwicklung für Gesprächsassistenten, Entscheidungsunterstützungs-Bots und Forschungspipelines.

GPT-CodeApp bietet eine intuitive GUI, in der Benutzer natürliche Sprachbeschreibungen eingeben (z.B. „build a React login form“) und sofort einsatzbereite Codeausschnitte oder Projektgerüste erhalten. Es unterstützt wichtige Sprachen wie JavaScript, Python, Java, C# und mehr. Nutzer können Aufforderungen anpassen, Verlauf durchsuchen und generierte Dateien exportieren. Mit Electron und React entwickelt, läuft es plattformübergreifend ohne IDE-Plugin. GPT-CodeApp hilft, die Entwicklung zu beschleunigen, Boilerplate zu reduzieren und neue Frameworks anhand von Beispielen zu erlernen.

SwarmZero bietet eine skalierbare, Open-Source-Umgebung zum Definieren, Verwalten und Ausführen von Schwärmen aus KI-Agenten. Entwickler können Agentenrollen deklarieren, Eingabeaufforderungen anpassen und Workflows über eine einheitliche Orchestrator-API verketten. Das Framework integriert sich mit führenden LLM-Anbietern, unterstützt Plugin-Erweiterungen und protokolliert Sitzungsdaten für Debugging und Leistungsanalysen. Ob bei der Koordination von Forschungsbots, Inhaltserstellern oder Datenanalysatoren – SwarmZero rationalisiert die Zusammenarbeit in Multi-Agenten-Systemen und sorgt für transparente, reproduzierbare Ergebnisse.

Multi-Agent-RAG bietet einen modularen Rahmen für den Aufbau von auf Abruf basierenden Generierungsanwendungen (RAG), indem mehrere spezialisierte KI-Agenten orchestriert werden. Entwickler konfigurieren einzelne Agenten: Ein Abruf-Agent verbindet sich mit Vektor-Speichern, um relevante Dokumente abzurufen; ein Schlussfolgerungs-Agent führt Chain-of-Thought-Analysen durch; und ein Generierungs-Agent synthetisiert die endgültigen Antworten mithilfe großer Sprachmodelle. Das Framework unterstützt Plugin-Erweiterungen, konfigurierbare Prompts und umfassende Protokollierung, um eine nahtlose Integration mit beliebten LLM-APIs und Vektor-Datenbanken zu ermöglichen, um RAG-Genauigkeit, Skalierbarkeit und Entwicklungseffizienz zu verbessern.

ragChatbot ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung von Retrieval-Augmented Generation-Chatbots vereinfacht. Es integriert LangChain-Pipelines mit OpenAI oder anderen LLM-APIs zur Verarbeitung von Anfragen gegen benutzerdefinierte Dokumentkorpora. Benutzer können Dateien in verschiedenen Formaten (PDF, DOCX, TXT) hochladen, automatisch Text extrahieren und Embeddings mit gängigen Modellen erstellen. Das Framework unterstützt mehrere Vektorspeicher wie FAISS, Chroma und Pinecone für effiziente Ähnlichkeitssuche. Es verfügt über eine konversationelle Speicher-Schicht für Mehrfach-Interaktionen und eine modulare Architektur zur Anpassung von Prompt-Vorlagen und Retrieval-Strategien. Mit einer einfachen CLI oder Web-Oberfläche können Sie Daten integrieren, Suchparameter konfigurieren und einen Chat-Server starten, um Nutzerfragen kontextbezogen und genau zu beantworten.

ScrybeQuill ist eine umfassende Schreibplattform, die eine Vielzahl von Werkzeugen und Aufforderungen anbietet, um Schriftstellern zu helfen, ihre Kreativität zu entfalten. Egal, ob Sie ein erfahrener Autor oder ein aufstrebender Schriftsteller sind, ScrybeQuill bietet Ihnen die erforderlichen Ressourcen, um Ihren kreativen Ausdruck zu verbessern. Mit ScrybeQuill haben Schriftsteller Zugang zu einzigartigen, anpassbaren Aufforderungen und innovativen Werkzeugen, die den Schreibprozess erleichtern. Die Plattform hat zum Ziel, Schriftsteller zu inspirieren und zu unterstützen, indem sie einen Raum bietet, in dem sie ihre Fähigkeiten entwickeln und verfeinern können.

Der SmolAgents Video Script Generator ist eine Python-basierte Kommandozeilenanwendung, die KI-Agenten-Workflows nutzt, um vollständige Videoskripte zu erstellen. Nutzer liefern ein Thema, Zielpublikum und optional benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen. Das Tool koordiniert mehrere KI-Aufrufe—erzeugt ansprechende Titel, strukturierte Gliederungen, Szenenaufteilungen, Dialogfragmente und Bühnenanweisungen. Es integriert mit OpenAI GPT-Modellen, kann lokal oder über Cloud-APIs ausgeführt werden, und gibt fertige Skripte im Markdown- oder JSON-Format aus, die leicht bearbeitet und gemeinsam genutzt werden können.

TreeInstruct bietet einen Rahmen zum Aufbau hierarchischer, Entscheidungsbaum-basierter Prompting-Pipelines für große Sprachmodelle. Nutzer können Knoten definieren, die Prompts oder Funktionsaufrufe repräsentieren, basierend auf Modellausgaben bedingte Verzweigungen setzen und den Baum ausführen, um komplexe Workflows zu steuern. Es unterstützt die Integration mit OpenAI und anderen LLM-Anbietern, bietet Logging, Fehlerbehandlung und anpassbare Knoteneinstellungen für Transparenz und Flexibilität in Multi-Turn-Interaktionen.

百宝箱AI助手 ist eine KI-gestützte Browsererweiterung, die Ihnen eine Vielzahl von KI-Funktionen direkt zur Verfügung stellt. Vom Zusammenfassen von Webseiten und Extrahieren von Texten aus Bildern bis hin zum Verstehen und Interagieren mit PDF- und Office-Dateien wurde es entwickelt, um nahtlos in Ihr Browsing-Erlebnis integriert zu werden. Mit Funktionen wie schneller Übersetzung, Fehlerkorrektur und Fragengenerierung hilft dieses Tool den Benutzern, verschiedene Aufgaben effizienter zu erledigen. Anpassbare Eingabeaufforderungen ermöglichen Ihnen ein personalisiertes KI-Erlebnis, bei dem Sie spezifische Befehle erstellen können, die auf Ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

AI PR Review funktioniert als GitHub Action, die sich in Ihre bestehende CI-Pipeline integriert, um automatisierte Analysen von Pull-Anfragen durchzuführen. Nach Konfiguration im Workflow-File ruft es die OpenAI-API auf, um Codeänderungen zu scannen, wobei Faktoren wie Syntaxfehler, Sicherheitslücken, Einhaltung von Stilrichtlinien und mögliche Performance-Engpässe bewertet werden. Der Agent erzeugt dann für Menschen verständliches Feedback, Vorschläge und Verbesserungshinweise, die als Kommentare zur Pull-Anfrage veröffentlicht werden. Erweiterte Konfigurationsoptionen ermöglichen die Anpassung der Review-Tiefe, der Wahl des KI-Modells sowie die Einbeziehung oder den Ausschluss bestimmter Verzeichnisse. Durch die Automatisierung routinemäßiger Code-Review-Aufgaben reduziert AI PR Review die Arbeitsbelastung der Reviewer, sorgt für einheitliche Standards bei Beiträgen und beschleunigt Merge-Zyklen.

Arcade Vercel AI Vorlage ist eine Open-Source-Blanko-Vorlage, die dazu dient, KI-gestützte Webprojekte mit Vercel’s AI SDK zu starten. Es bietet vorgefertigte Komponenten für Chat-Schnittstellen, serverlose API-Routen und Agent-Konfigurationsdateien. Durch eine einfache Dateistruktur definieren Entwickler ihre KI-Agenten, Eingabeaufforderungen und Modellparameter. Die Vorlage kümmert sich um Authentifizierung, Routing und Deployment-Einstellungen und ermöglicht eine schnelle Iteration. Durch die Nutzung der ArcadeAI APIs können Nutzer generativen Text, Datenbankabfragen und benutzerdefinierte Geschäftslogik integrieren. Das Ergebnis ist eine skalierbare, wartbare KI-Website, die in Minuten in das Vercel Edge-Netzwerk deployed werden kann.