LLM Agents Example bietet eine praktische Codebasis zum Erstellen von KI-Agenten in Python. Es demonstriert die Registrierung benutzerdefinierter Werkzeuge (Websuche, Mathematischer Solver via WolframAlpha, CSV-Analysator, Python REPL), die Erstellung von Chat- und Retrieval-basierten Agenten sowie die Anbindung an Vektorspeicher für Dokumenten-Fragebeantwortung. Das Repo illustriert Muster zur Pflege des Konversations-gedächtnisses, dynamischen Dispatch von Werkzeugaufrufen und der Verkettung mehrerer LLM-Eingaben zur Lösung komplexer Aufgaben. Nutzer lernen, wie man Drittanbieter-APIs integriert, Arbeitsabläufe von Agenten strukturiert und das Framework mit neuen Funktionalitäten erweitert – ein praktischer Leitfaden für Entwickler-Experimente und Prototyping.

Morph hilft Benutzern, schnell KI-Apps zu erstellen, die problemlos sicher bereitgestellt werden können. Die Plattform unterstützt Verbindungen zu Datenquellen wie BigQuery und Snowflake und ermöglicht die Datenverarbeitung mit OpenAI-APIs und ML-Modellen in Python. Mit Morph können Sie interaktive Bildschirme in Markdown erstellen und über URLs teilen. Darüber hinaus ist das Framework mit rollenbasiertem Zugriffskontrollsystem und erweiterten Sicherheitsfunktionen ausgestattet, um sicherzustellen, dass Ihre Daten geschützt sind.

Das Repository bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und Referenzimplementierung für die Erstellung eines ReAct-basierten KI-Agenten, der DeepSeek für hochdimensionale Vektorrückgewinnung nutzt. Es behandelt die Einrichtung der Umgebung, die Installation von Abhängigkeiten und die Konfiguration der Vektorspeicher für benutzerdefinierte Daten. Der Agent verwendet das ReAct-Muster, um reasoning-Spuren mit externen Wissenssuchen zu kombinieren, was zu transparenter und erklärbarer Antwortausgabe führt. Nutzer können das System erweitern, indem sie zusätzliche Dokumenten-Loader integrieren, Prompt-Vorlagen feinabstimmen oder Vektordatenbanken austauschen. Dieses flexible Framework ermöglicht Entwicklern und Forschern die schnelle Entwicklung leistungsstarker konversationaler Agenten, die reasoning, retrieval und Interaktion nahtlos mit verschiedenen Wissensquellen in wenigen Zeilen Python-Code realisieren.

Reddit AI Agent ist ein Befehlszeilentool, geschrieben in Python, das mit der Reddit-API über PRAW und den OpenAI GPT-3.5/4-Modellen integriert ist, um verschiedene Inhalts-Workflows auf Reddit zu automatisieren. Es kann Beiträge, Kommentare oder Trend-Threads aus festgelegten Subreddits abrufen und den Text in GPT einspeisen, um hochrangige Zusammenfassungen, Stimmungsanalysen oder vorgeschlagene Moderatorenantworten zu erstellen. Benutzer konfigurieren den Agenten, indem sie Umgebungsvariablen für Reddit-Anmeldeinformationen und den OpenAI-API-Schlüssel setzen, anschließend passen sie die Eingabeaufforderungsvorlagen an und wählen Aufgaben über eine einfache JSON-Konfigurationsdatei aus. Bei der Ausführung erzeugt das Skript strukturierte Ausgabedateien oder Konsolen-Logs, die überprüft, als Beiträge/Kommentare über PRAW veröffentlicht oder in größere Moderations- und Forschungsprozesse integriert werden können.

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.

BotPlayers ist ein vielseitiges Open-Source-Framework, das die Entwicklung und den Einsatz KI-gesteuerter Spiel-Agents vereinfacht. Es verfügt über eine flexible Umgebungsabstraktionsschicht, die Bildschirmabgreifen, Web-APIs oder benutzerdefinierte Simulationsschnittstellen unterstützt, sodass Bots mit verschiedenen Spielen interagieren können. Das Framework umfasst eingebaute Verstärkendes Lernen-Algorithmen, genetische Algorithmen und regelbasierte Heuristiken sowie Werkzeuge für Datenprotokollierung, Modell-Checkpointing und Leistungsvisualisierung. Das modulare Plugin-System ermöglicht Entwicklern die Anpassung von Sensoren, Aktionen und KI-Richtlinien in Python oder Java. BotPlayers bietet außerdem YAML-basierte Konfigurationen für schnelle Prototypenentwicklung und automatisierte Pipelines für Training und Evaluation. Mit plattformübergreifender Unterstützung auf Windows, Linux und macOS beschleunigt dieses Framework Experimente und die Produktion intelligenter Spiel-Agents.

DataCamp ist eine Online-Lernplattform, die sich auf das Lehren von Data Science, KI und verschiedenen Programmiersprachen wie Python und SQL spezialisiert hat. Mit über 490 Kursen können die Nutzer von Experten der Branche durch Video-Tutorials, Programmieraufgaben und reale Projekte lernen. DataCamp bietet auch Zertifizierungen an, um Ihre Fähigkeiten zu bestätigen und Sie für den Arbeitsmarkt bereit zu machen.

Pits and Orbs ist eine Open-Source-Umgebung für Verstärkendes Lernen, implementiert in Python, die eine rundenbasierte Multi-Agenten-Gitterswelt bietet, in der Agenten Zielsetzungen verfolgen und Umweltgefahren begegnen. Jeder Agent muss ein anpassbares Gitter navigieren, zufällig platzierte Fallen meiden, die Episoden bestrafen oder beenden, und Orbs für positive Belohnungen sammeln. Die Umgebung unterstützt sowohl Wettbewerbs- als auch Kooperationsmodi, sodass Forscher verschiedene Lernszenarien erkunden können. Ihre einfache API integriert sich nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines oder RLlib. Zu den Hauptmerkmalen gehören anpassbare Gittergrößen, dynamische Fallen- und Orb-Verteilungen, konfigurierbare Belohnungsstrukturen und optionales Logging für das Trainings-Tracking.

PyBrain, die Abkürzung für Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks Library, ist eine modulare und Open-Source-Bibliothek, die für Aufgaben im maschinellen Lernen entworfen wurde. Sie unterstützt den Aufbau von neuronalen Netzwerken, Reinforcement Learning und anderen KI-Algorithmen. Mit ihren leistungsstarken und einfach zu verwendenden Algorithmen bietet PyBrain ein wertvolles Werkzeug für Entwickler und Forscher, die verschiedene Probleme des maschinellen Lernens angehen möchten. Die Bibliothek lässt sich nahtlos in andere Python-Bibliotheken integrieren und ist für Aufgaben geeignet, die von einfachem überwachten Lernen bis hin zu komplexen Reinforcement-Learning-Szenarien reichen.

Python Coding Agent ist ein Open-Source-Kommandozeilenwerkzeug, das GPT-Modelle verwendet, um basierend auf Textphrasen Python-Code zu generieren, diesen lokal auszuführen und Laufzeitfehler zu erfassen. Es bietet sofortiges Feedback, sodass Nutzer den Code iterativ verbessern, repetitive Scripting-Aufgaben automatisieren, Datenanalyse-Pipelines prototypisieren und Funktionen debuggen können. Durch die Kombination von natürlicher Sprachverarbeitung mit Echtzeit-Code-Ausführung überbrückt es die Kluft zwischen Idee und Umsetzung, beschleunigt Entwicklung und Lernen.

Das Berkeley Pacman Projects-Repository bietet eine modulare Python-Codebasis, in der Nutzer KI-Agenten in einem Pacman-Maze bauen und testen. Es führt Lernende durch uninformed und informed Search (DFS, BFS, A*), adversariale Multi-Agenten-Suche (Minimax, Alpha-Beta-Pruning) sowie Reinforcement Learning (Q-Learning mit Merkmalextraktion). Integrierte grafische Interfaces visualisieren das Verhalten der Agenten in Echtzeit, während eingebaute Tests und Autograders die Korrektheit prüfen. Durch Iteration an Algorithmus-Implementierungen gewinnen Nutzer praktische Erfahrung in Zustandsraumexploration, Heuristik-Design, adversarialer Argumentation und Belohnungsbasiertem Lernen innerhalb eines einheitlichen Spiels.

DataAgent nutzt fortschrittliche KI-Agenten, die auf LLMs basieren, um Datensätze zu erkunden, Erkenntnisse zu gewinnen und automatisch Maschinenlern-Pipelines zusammenzustellen. Nutzer zeigen DataAgent eine CSV, SQL-Tabelle oder Pandas DataFrame und stellen Fragen in natürlicher Sprache. Der Agent interpretiert die Anfragen, führt Analyse-Code aus, visualisiert Ergebnisse und schreibt sogar modulare Python-Skripte für ETL- und Modellierungsaufgaben. Es vereinfacht den gesamten Data-Science-Arbeitsablauf durch Reduzierung von Boilerplate-Code und beschleunigt Experimente.