LLM-Agent ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zum Erstellen von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Es bietet Abstraktionen für Gesprächsspeicher, dynamische Prompt-Vorlagen und nahtlose Integration benutzerdefinierter Tools oder APIs. Entwickler können mehrstufige Denkprozesse steuern, den Zustand über Interaktionen hinweg aufrechterhalten und komplexe Aufgaben automatisieren, wie Datenabruf, Berichtserstellung und Entscheidungsunterstützung. Durch die Kombination von Speicherverwaltung, Tool-Nutzung und Planung vereinfacht LLM-Agent die Entwicklung intelligenter, aufgabenorientierter Agenten in Python.

Die modulare LLM-Architektur ist darauf ausgelegt, die Erstellung angepasster LLM-gesteuerter Anwendungen durch ein komponierbares, modulares Design zu vereinfachen. Sie bietet Kernkomponenten wie Memory-Module zum Speichern des Sitzungszustands, Tool-Interfaces für externe API-Aufrufe, Prompt-Manager für Template-basierte oder dynamische Prompt-Generierung und Orchestrierungs-Engines zur Steuerung des Agenten-Workflows. Sie können Pipelines konfigurieren, die diese Module hintereinander schalten, um komplexe Verhaltensweisen wie mehrstufiges Denken, kontextbewusste Antworten und integrierte Datenabrufe zu ermöglichen. Das Framework unterstützt mehrere LLM-Backends, sodass Sie Modelle wechseln oder mischen können, und bietet Erweiterungspunkte für das Hinzufügen neuer Module oder benutzerdefinierter Logik. Diese Architektur beschleunigt die Entwicklung durch Wiederverwendung von Komponenten und sorgt für Transparenz und Kontrolle über das Verhalten des Agenten.

Modus ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung von KI-Agenten vereinfacht, indem es Kernkomponenten für die LLM-Integration, den Speicherdienst und die Tool-Orchestrierung bereitstellt. Es unterstützt pluginbasierte Tool-Bibliotheken, die es Agenten ermöglichen, Aufgaben wie Datenabruf, Analyse und Aktionsdurchführung auszuführen. Mit integrierten Speichermodulen können Agenten den Konversationskontext beibehalten und im Laufe der Interaktionen lernen. Seine erweiterbare Architektur beschleunigt die KI-Entwicklung und -Bereitstellung in verschiedenen Anwendungen.

Backx.ai bietet Entwicklern einen KI-Partner, der die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Backends für verschiedene Anwendungsfälle erleichtert. Es zielt darauf ab, die Produktivität durch seine fortschrittlichen KI-Fähigkeiten zu steigern und bietet optimierte Prozesse von der Datenbankverwaltung bis zur API-Entwicklung und serverlosen Anwendungen. Es bietet die Codegenerierung auf Produktionsniveau mit einem Klick, kontextbewusste Funktionen, versionierte Artefakte, sofortige Bereitstellung und automatische Dokumentation. Diese Plattform integriert sich nahtlos in bestehende Tools und Frameworks und bietet beispiellose Genauigkeit und Flexibilität.

ChatAgent ermöglicht es Entwicklern, intelligente Chatbots schnell zu erstellen und bereitzustellen, indem es eine erweiterbare Architektur mit Kernmodulen für Speicherverwaltung, Tool-Ketten und Strategieberechnung anbietet. Es lässt sich nahtlos in beliebte LLM-Anbieter integrieren und erlaubt die Definition benutzerdefinierter Tools für API-Aufrufe, Datenbankabfragen oder Dateivorgänge. Das Framework unterstützt Mehrschrittplanung, dynamische Entscheidungsfindung und kontextabhängiges Speicherrückruf, um kohärente Interaktionen in erweiterten Gesprächen zu gewährleisten. Sein Plugin-System und die konfigurationsgetriebenen Pipelines erleichtern die individuelle Anpassung und das Experimentieren, während strukturierte Protokolle und Metriken die Überwachung der Leistung und Fehlerbehebung in Produktionsumgebungen erleichtern.

FastMCP ist ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen von MCP (Model Context Protocol)-Servern und -Clients, das LLMs mit externen Werkzeugen, Datenquellen und benutzerdefinierten Prompts ausstattet. Entwickler definieren Werkzeugklassen und Ressourcen-Handler in Python, registrieren sie beim FastMCP-Server und setzen sie mit Transportprotokollen wie HTTP, STDIO oder SSE ein. Die Client-Bibliothek bietet eine asynchrone Schnittstelle für die Interaktion mit jedem MCP-Server und erleichtert die nahtlose Integration von KI-Agenten in Anwendungen.

scenario-go dient als robustes Framework zum Aufbau von KI-Agenten in Go, indem es Entwicklern ermöglicht, Szenariedefinitionen zu erstellen, die schrittweise Interaktionen mit großen Sprachmodellen spezifizieren. Jedes Szenario kann Prompt-Vorlagen, benutzerdefinierte Funktionen und Zwischenspeicherung zur Beibehaltung des Konversationsstatus über mehrere Runden enthalten. Das Toolkit integriert sich mit führenden LLM-Anbietern via RESTful APIs, ermöglicht dynamische Eingabe-Ausgabe-Zyklen und bedingte Verzweigungen basierend auf KI-Antworten. Mit integrierter Protokollierung und Fehlerbehandlung vereinfacht scenario-go das Debuggen und die Überwachung von KI-Workflows. Entwickler können wiederverwendbare Szenario-Komponenten komponieren, mehrere KI-Aufgaben verketten und Funktionalitäten durch Plugins erweitern. Das Ergebnis ist eine vereinfachte Entwicklungsumgebung für den Aufbau von Chatbots, Datenextraktionspipelines, virtuellen Assistenten und automatisierten Kundensupport-Agenten vollständig in Go.

Wizard Language ist eine deklarative domänenspezifische Sprache auf Basis von TypeScript zur Erstellung von KI-Assistenten als Wizards. Entwickler definieren intent-gesteuerte Schritte, Prompts, Tool-Aufrufe, Speichersysteme und Verzweigungslogik in einer knappen DSL. Im Hintergrund übersetzt Wizard Language diese Definitionen in orchestrierte LLM-Aufrufe, verwaltet Kontext, asynchrone Abläufe und Fehlerbehandlung. Es beschleunigt das Prototyping von Chatbots, Datenabruf-Assistenten und automatisierten Workflows, indem es Prompt-Engineering und Zustandsverwaltung in wiederverwendbare Komponenten abstrahiert.

AgentMesh bietet eine modulare Infrastruktur für Entwickler, um Netzwerke von KI-Agenten zu erstellen, die sich jeweils auf eine bestimmte Aufgabe oder Domäne konzentrieren. Agenten können zur Laufzeit dynamisch entdeckt und registriert werden, Nachrichten asynchron austauschen und konfigurierbare Routing-Regeln befolgen. Das Framework handhabt Wiederholungen, Fallbacks und Fehlerbehebung, um Multi-Agenten-Pipelines für Datenverarbeitung, Entscheidungsunterstützung oder Konversationsanwendungen zu ermöglichen. Es lässt sich leicht in bestehende LLMs und benutzerdefinierte Modelle integrieren via eine einfache Plugin-Schnittstelle.

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.

AIKitchen bietet ein entwicklerfreundliches Python-Toolkit, das es ermöglicht, KI-Agenten als modulare Bausteine zu komponieren. Im Kern liefert es Pipeline-Definitionen mit Stufen für Vorverarbeitung, LLM-Aufrufe, Tool-Ausführung und Speicherrückgriff. Die Integration mit bekannten LLM-Anbietern erlaubt Flexibilität, während eingebaute Speicherspeicher den Gesprächskontext verfolgen. Entwickler können benutzerdefinierte Aufgaben einbetten, retrieval-augmented generation für Wissenszugriff nutzen und standardisierte Metriken zur Überwachung der Leistung sammeln. Das Framework umfasst außerdem die Orchestrierung von Workflows, unterstützt sequentielle und bedingte Flows über mehrere Agenten hinweg. Mit seiner Plugin-Architektur vereinfacht AIKitchen die End-to-End-Entwicklung von Agenten – von Prototypen bis hin zu skalierbaren digitalen Arbeitern in Produktionsumgebungen.

AtomicAgent bietet einen strukturierten Rahmen zum Definieren, Zusammenstellen und Ausführen von KI-Agentenaufgaben. Kernmodule umfassen eine Tool-Registry zur Registrierung und Aufforderung externer Dienste, ein Speicherverwaltungssystem zur Persistenz des Gesprächs- oder Aufgaben-Kontexts und eine Orchestrierungsmaschine, die LLM-Interaktionen Schritt für Schritt steuert. Entwickler können wiederverwendbare Werkzeuge definieren, Entscheidungslogik konfigurieren und asynchrone Ausführung für lang laufende Aufgaben nutzen. Das modulare Design von AtomicAgent fördert Wartbarkeit, Testbarkeit und schnelle Iteration komplexer KI-gesteuerter Workflows, von Chatbots bis hin zu Datenverarbeitungs-Pipelines.

Swarms ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung, Orchestrierung und Ausführung von Multi-Agenten-KI-Workflows ermöglicht. Sie definieren Agenten mit bestimmten Rollen, konfigurieren ihr Verhalten via LLM-Eingabeaufforderungen und verbinden sie mit externen Tools oder APIs. Swarms verwaltet die Kommunikation zwischen den Agenten, die Aufgabenplanung und die Speicherung des Speichers. Seine Plugin-Architektur erlaubt die nahtlose Integration benutzerdefinierter Module—wie Retrieval-Tools, Datenbanken oder Monitoring-Dashboards—während integrierte Konnektoren beliebte LLM-Anbieter unterstützen. Ob Sie koordinierte Datenanalyse, automatisierten Kundenservice oder komplexe Entscheidungsfindungsprozesse benötigen, Swarms bietet die Bausteine, um skalierbare, autonome Agenten-Ökosysteme bereitzustellen.

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 ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung von KI-gesteuerten Agenten ermöglicht, die mit Nutzern kommunizieren, externe APIs aufrufen und den Konversationskontext bewahren können. Im Kern verwendet Exo TypeScript-Definitionen, um Tools, Speicherebenen und Dialogmanagement zu beschreiben. Nutzer können benutzerdefinierte Aktionen für Aufgaben wie Datenabruf, Zeitplanung oder API-Orchestrierung registrieren. Das Framework handhabt automatisch Prompt-Vorlagen, Nachrichtenrouting und Fehlerbehandlung. Das Memory-Modul von Exo kann nutzerspezifische Informationen über Sitzungen hinweg speichern und abrufen. Entwickler setzen Agenten mit minimaler Konfiguration in Node.js- oder serverlosen Umgebungen ein. Exo unterstützt auch Middleware für Logging, Authentifizierung und Metriken. Durch sein modulares Design können Komponenten wiederverwendet werden, was die Entwicklung beschleunigt und Redundanz reduziert.

Labs ist eine Open-Source-, integrierbare domänenspezifische Sprache, die für die Definition und Ausführung von KI-Agenten mit großen Sprachmodellen konzipiert ist. Es stellt Konstrukte bereit, um Eingabeaufforderungen zu deklarieren, Kontexte zu verwalten, bedingt zu verzweigen und externe Werkzeuge (z.B. Datenbanken, APIs) zu integrieren. Mit Labs beschreiben Entwickler Agenten-Workflows als Code und orchestrieren mehrstufige Aufgaben wie Datenabruf, Analyse und Generierung. Das Framework kompiliert DSL-Skripte in ausführbare Pipelines, die lokal oder in der Produktion ausgeführt werden können. Labs unterstützt interaktives REPL, Kommandozeilen-Tools und lässt sich in Standard-LLM-Anbieter integrieren. Seine modulare Architektur ermöglicht einfache Erweiterungen mit benutzerdefinierten Funktionen und Dienstprogrammen, um schnelle Prototypen und wartbare Agentenentwicklung zu fördern. Das leichte Runtime gewährleistet geringe Ressourcenbelastung und nahtlose Einbettung in bestehende Anwendungen.

Der LangGraph Cookbook bietet einsatzbereite Rezepte für den Aufbau komplexer KI-Agenten, indem Arbeitsabläufe als gerichtete Graphen dargestellt werden. Jeder Knoten kann Aufforderungen, Tool-Aktivierungen, Daten-Connectors oder Nachbearbeitungsschritte kapseln. Die Rezepte umfassen Aufgaben wie Dokumenten-Frage-Antworten, Zusammenfassungen, Codegenerierung und Koordination mehrerer Werkzeuge. Entwickler können diese Muster studieren und anpassen, um schnell maßgeschneiderte LLM-gestützte Anwendungen zu prototypisieren, womit Modularität, Wiederverwendbarkeit und Ausführungstransparenz verbessert werden.

LangGraph4j stellt KI-Agenten-Operationen — LLM-Aufrufe, Funktionsaufrufe, Datenumwandlungen — als Knoten in einem gerichteten Graphen dar, wobei Kanten den Datenfluss modellieren. Sie erstellen einen Graph, fügen Knoten für Chat, Einbettungen, externe APIs oder benutzerdefogene Logik hinzu, verbinden sie und führen aus. Das Framework verwaltet die Ausführungsreihenfolge, behandelt Caching, protokolliert Eingaben und Ausgaben und ermöglicht die Erweiterung um neue Knotentypen. Es unterstützt synchrone und asynchrone Verarbeitung und ist ideal für Chatbots, Dokumentenfrage-Antwort-Systeme und komplexe Reasoning-Pipelines.