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.

GPA-LM ist ein Python-basiertes Framework, das die Erstellung und Orchestrierung KI-gestützter Agenten mit großen Sprachmodellen vereinfacht. Es verfügt über einen Planer, der hochrangige Anweisungen in Unteraufgaben zerlegt, einen Ausführer, der Tool-Aufrufe und Interaktionen verwaltet, und eine Speicherfunktion, die den Kontext über Sitzungen hinweg erhält. Die Plugin-Architektur ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Tools, APIs und Entscheidungslogik hinzuzufügen. Mit Multi-Agent-Unterstützung kann GPA-LM Rollen koordinieren, Aufgaben verteilen und Ergebnisse aggregieren. Es lässt sich nahtlos in beliebte LLMs wie OpenAI GPT integrieren und auf verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Das Framework beschleunigt die Entwicklung autonomer Agenten für Forschung, Automatisierung und Anwendungsprototyping.

HMAS ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung hierarchischer Multi-Agenten-Systeme ermöglicht. Es bietet Abstraktionen für die Definition von Agentenhierarchien, Inter-Agent-Kommunikationsprotokollen, Umweltintegration und integrierte Trainingsschleifen. Forscher und Entwickler können HMAS verwenden, um komplexe Agenteninteraktionen zu prototypisieren, koordinierte Politiken zu trainieren und die Leistung in simulierten Umgebungen zu bewerten. Das modulare Design erleichtert die Erweiterung und Anpassung von Agenten, Umgebungen und Trainingsstrategien.

HFO_DQN kombiniert Python und TensorFlow, um eine vollständige Pipeline für das Training von Fußballagenten mithilfe von Deep Q-Networks bereitzustellen. Benutzer können das Repository klonen, Abhängigkeiten einschließlich des HFO-Simulators und Python-Bibliotheken installieren sowie Trainingsparameter in YAML-Dateien konfigurieren. Das Framework implementiert Erfahrungsspeicherung, Zielnetzwerk-Updates, epsilon-greedy Erkundung und Belohnungsformung, die speziell für die Half-Field-Offense-Domäne angepasst sind. Es verfügt über Skripte für das Training von Agenten, Leistungsprotokollierung, Evaluierungsspiele und Ergebnisvisualisierung. Modulare Code-Struktur ermöglicht die Integration eigener neuronaler Netzwerkarchitekturen, alternativer RL-Algorithmen und Multi-Agenten-Koordinationsstrategien. Die Ausgaben umfassen trainierte Modelle, Leistungsmetriken und Verhaltensvisualisierungen, die die Forschung im Bereich Reinforcement Learning und Multi-Agent-Systeme erleichtern.

InfantAgent bietet eine leichte Struktur für die Gestaltung und den Einsatz intelligenter Agenten in Python. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Hugging Face), unterstützt persistente Speichermodule und ermöglicht benutzerdefinierte Werkzeugketten. Standardmäßig stehen eine Konversationsschnittstelle, Aufgabenorchestrierung und policy-gesteuerte Entscheidungsfindung zur Verfügung. Die Plugin-Architektur des Frameworks erlaubt eine einfache Erweiterung für domänenspezifische Werkzeuge und APIs und eignet sich ideal für die Prototypentwicklung von Forschungsagenten, die Automatisierung von Arbeitsabläufen oder die Integration von KI-Assistenten in Anwendungen.

LangChain ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung KI-gestützter Anwendungen beschleunigt. Es bietet Abstraktionen für die Verkettung mehrerer Sprachmodellaufrufe (Chains), den Aufbau von Agenten, die mit externen Tools interagieren, und die Verwaltung des Konversationsspeichers. Entwickler können Prompts, Ausgabe-Parser und End-to-End-Workflows definieren. Integrationen umfassen Vektorenspeicher, Datenbanken, APIs und Hosting-Plattformen, um einsatzbereite Chatbots, Dokumentenanalysen, Code-Assistenten und benutzerdefinierte KI-Pipelines zu ermöglichen.

LeanAgent ist ein Python-basiertes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht. Es bietet integrierte Planungsmodule, die große Sprachmodelle für Entscheidungen nutzen, eine erweiterbare Tool-Integrationsschicht für externe APIs oder benutzerdefinierte Skripte und ein Speichermanagementsystem, das den Kontext über Interaktionen hinweg bewahrt. Entwickler können Agenten-Workflows konfigurieren, benutzerdefinierte Tools integrieren, schnell mit Debugging-Tools iterieren und einsatzbereite Agenten für verschiedene Anwendungsbereiche bereitstellen.

Das LLM Maze Agent-Framework bietet eine Python-basierte Umgebung zum Bau intelligenter Agenten, die in der Lage sind, Gitterlabyrinthe mithilfe großer Sprachmodelle zu navigieren. Durch die Kombination modularer Umgebungsinterfaces mit Ketten-der-Denken-Prompt-Vorlagen und heuristischer Planung fragt der Agent iterativ ein LLM ab, um Bewegungsrichtungen zu bestimmen, Hindernisse zu umgehen und seine interne Zustandsdarstellung zu aktualisieren. Die out-of-the-box-Unterstützung für OpenAI- und Hugging Face-Modelle ermöglicht eine nahtlose Integration, während konfigurierbare Labyrinth-Generierung und schrittweise Debugging-Tools Experimente mit verschiedenen Strategien erlauben. Forscher können Belohnungsfunktionen anpassen, benutzerdefinierte Beobachtungsräume definieren und die Pfade des Agenten visualisieren, um den Denkprozess zu analysieren. Dieses Design macht den LLM Maze Agent zu einem vielseitigen Werkzeug für die Bewertung des LLM-gesteuerten Planens, das Lehren von KI-Konzepten und das Benchmarking der Modellleistung bei räumlicher Argumentation.

LLM State Machine ist ein Open-Source-Python-Framework, das zum Aufbau von KI-Agenten mit expliziten Zustandsmaschinen entwickelt wurde. Entwickler definieren Zustände als diskrete Schritte—jeder ruft ein großes Sprachmodell oder benutzerdefinierte Logik auf—und Übergänge basierend auf Ausgaben. Dieser Ansatz bietet Klarheit, Wartbarkeit und robuste Fehlerbehandlung für mehrstufige, LLM-gestützte Workflows wie Dokumentenverarbeitung, Konversationsbots oder Automatisierungspipelines.

MARO (Multi-Agent Resource Optimization) ist ein Python-basiertes Framework, das die Entwicklung und Bewertung von Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-Agenten in Szenarien wie Lieferkette, Logistik und Ressourcenmanagement unterstützt. Es umfasst Vorlagen für Inventarmanagement, LKW-Planung, Cross-Docking, Containervermietung und mehr. MARO bietet eine einheitliche Agent-API, eingebaute Tracker für Experiment-Logging, parallele Simulationsmöglichkeiten für groß angelegte Trainings und Visualisierungstools zur Leistungsanalyse. Die Plattform ist modular, erweiterbar und integriert mit populären RL-Bibliotheken, was reproduzierbare Forschung und schnelle Prototypenerstellung für KI-gesteuerte Optimierungslösungen ermöglicht.

Matcha Agent bietet eine flexible Grundlage für den Aufbau autonomer Agenten in Python. Entwickler können Agenten mit benutzerdefinierten Toolsets (APIs, Skripte, Datenbanken) konfigurieren, Gesprächsspeicher verwalten und mehrstufige Arbeitsabläufe über verschiedene LLMs (OpenAI, lokale Modelle usw.) orchestrieren. Die plugin-basierte Architektur ermöglicht einfache Erweiterungen, Debugging und Überwachung des Agentenverhaltens. Ob Automatisierung von Forschung, Datenanalyse oder Kundenservice – Matcha Agent rationalisiert die End-to-End-Entwicklung und Bereitstellung von Agenten.

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.

Multi-Agent AI Assistant ist ein modulbasiertes Python-Framework, das mehrere GPT-gestützte Agenten orchestriert, wobei jedem eine spezielle Rolle wie Planung, Forschung, Analyse und Ausführung zugewiesen wird. Das System unterstützt die Nachrichtenübermittlung zwischen Agenten, Speichereinheiten, sowie die Integration mit externen Werkzeugen und APIs, um komplexe Aufgabenzerlegung und kollaboratives Problemlösen zu ermöglichen. Entwickler können das Verhalten der Agenten anpassen, neue Toolkits hinzufügen und Arbeitsabläufe mittels einfacher Konfigurationsdateien konfigurieren. Durch die Nutzung verteilter Logik zwischen spezialisierten Agenten beschleunigt das Framework automatisierte Forschung, Datenanalyse, Entscheidungsunterstützung und Aufgabenautomatisierung. Das Repository enthält Beispielimplementierungen und Vorlagen, die eine schnelle Prototypentwicklung intelligenter Assistenten und digitaler Arbeiter erlauben, die End-to-End-Workflows in Wirtschaft, Bildung und Forschung bewältigen können.

Nuzon-AI bietet ein auf Python basierendes Agenten-Framework, mit dem Aufgaben definiert, Konversationsspeicher verwaltet und Funktionen via Plugins erweitert werden können. Es unterstützt die Integration mit großen LLMs (OpenAI, lokale Modelle), sodass Agenten Webinteraktionen, Datenanalyse und automatisierte Workflows durchführen. Die Architektur umfasst ein Skill-Register, Tool-Invocation-System und eine Multi-Agenten-Orchestrationsschicht, um Agenten für Kundendienst, Forschungsunterstützung und persönliche Produktivität zu komponieren. Mit Konfigurationsdateien können Sie das Verhalten, die Speicherhaltungsrichtlinie und das Logging für Debugging oder Audit-Anforderungen anpassen.

Notte ist ein entwicklerzentriertes Python-Framework zur Orchestrierung von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Es bietet integrierte Speicher-Module zum Speichern und Abrufen von Gesprächskontexten, flexible Tool-Integration für externe APIs oder benutzerdefinierte Funktionen und eine Planungskomponente, die Aufgaben sequenziert. Mit Notte können Sie schnell konversationelle Assistenten, Datenanalyse-Bots oder automatisierte Arbeitsabläufe prototypisieren und profitieren gleichzeitig von Open-Source-Erweiterbarkeit und plattformübergreifender Unterstützung.

PyGame Learning Environment (PLE) ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung, das Testen und das Benchmarking von Verstärkungslernagenten innerhalb benutzerdefinierter Spielszenarien vereinfacht. Es stellt eine Sammlung leichter, Pygame-basierter Spiele mit integrierter Unterstützung für Agentenbeobachtungen, diskrete und kontinuierliche Aktionsräume, Belohnungsentwicklung und Umgebungsdarstellung bereit. PLE bietet eine benutzerfreundliche API, die mit OpenAI Gym-Wrappern kompatibel ist, was eine nahtlose Integration mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und TensorForce ermöglicht. Forscher und Entwickler können Spielparameter anpassen, neue Spiele implementieren und Vektorisiert-Umgebungen für beschleunigtes Training nutzen. Mit aktiver Community-Beteiligung und umfangreicher Dokumentation ist PLE eine vielseitige Plattform für akademische Forschung, Bildung und Prototyping realer RL-Anwendungen.

RL Shooter ist ein Python-basiertes Framework, das ViZDoom mit OpenAI Gym APIs integriert, um eine flexible Verstärkendes Lernumgebung für FPS-Spiele zu schaffen. Benutzer können benutzerdefinierte Szenarien, Karten und Belohnungsstrukturen definieren, um Agenten bei Navigation, Zielerkennung und Schießaufgaben zu trainieren. Mit anpassbaren Beobachtungsrahmen, Aktionsräumen und Protokollierungseinrichtungen unterstützt es beliebte Deep-RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und RLlib, und ermöglicht klare Leistungsmessung und Reproduzierbarkeit in den Experimenten.

Samantha Voice AI Agent ist ein vollständig modulare, Open-Source-Sprachassistent-Framework, das in Python entwickelt wurde. Es nutzt das GPT-4-Modell von OpenAI für kontextbezogenes Dialogmanagement, Whisper für präzise Sprach-zu-Text-Transkription und ElevenLabs oder Microsoft TTS für lebensechten Text-zu-Sprache-Ausgang. Mit integriertem Support für kontinuierliches Zuhören, anpassbare Skill-Hooks, API-Integrationen und ereignisgesteuerte Trigger ermöglicht Samantha Entwicklern, personalisierte sprachgesteuerte Workflows zu erstellen, Aufgaben zu automatisieren und auf Desktop- oder Server-Umgebungen zu deployen, ohne erhebliche Lizenzbeschränkungen.

Simple-Agent ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das in Python geschrieben ist und die OpenAI-API nutzt, um modulare Konversationsagenten zu erstellen. Es ermöglicht Entwicklern, Tool-Funktionen zu definieren, die der Agent aufrufen kann, Kontextspeicher über Interaktionen hinweg zu bewahren und das Verhalten des Agenten über Skill-Module anzupassen. Das Framework übernimmt Request-Routing, Aktionsplanung und Tool-Ausführung, sodass Sie sich auf domänenspezifische Logik konzentrieren können. Mit integriertem Logging und Fehlerbehandlung beschleunigt Simple-Agent die Entwicklung von KI-gesteuerten Chatbots, automatisierten Assistenten und Entscheidungsunterstützungstools. Es bietet eine einfache Integration mit benutzerdefinierten APIs und Datenquellen, unterstützt asynchrone Tool-Aufrufe und stellt eine einfache Konfigurationsoberfläche bereit. Verwenden Sie es zur Prototypenerstellung von KI-Agenten für Kundenservice, Datenanalyse, Automatisierung und mehr. Die modulare Architektur macht es einfach, neue Funktionen hinzuzufügen, ohne die Kernlogik zu verändern. Unterstützt durch Community-Beiträge und Dokumentation ist Simple-Agent ideal für Anfänger und erfahrene Entwickler, die schnell intelligente Agenten bereitstellen möchten.

SmolAgents Dynamic Tools erweitert das quelloffene SmolAgents Python-Framework, um LLM-basierte Agenten mit dynamischem Werkzeugaufruf zu befähigen. Agenten können nahtlos eine Vielzahl vordefinierter Werkzeuge aufrufen — wie Websuche via SerpAPI, mathematische Rechner, Datum und Uhrzeit, Dateisystemoperationen und benutzerdefinierte HTTP-Anfragehandler — basierend auf Nutzerabsicht und Denkketten. Entwickler können zusätzliche Werkzeuge registrieren oder bestehende anpassen, was es den Agenten ermöglicht, Daten abzurufen, Inhalte zu erstellen, Berechnungen durchzuführen und externe APIs zu integrieren, alles in einer einheitlichen Schnittstelle. Durch die Bewertung der Werkzeugverfügbarkeit zur Laufzeit optimiert SmolAgents Dynamic Tools die Arbeitsabläufe der Agenten, reduziert Hardcoded-Logik und verbessert die Modularität in vielfältigen Anwendungsfällen wie Forschungsunterstützung, automatisierte Berichterstellung und Chatbot-Erweiterung.