Semi Agent bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von KI-Agenten, die planen, Aktionen ausführen und Kontext über die Zeit hinweg erinnern können. Es integriert sich mit beliebten Sprachmodellen, unterstützt Tool-Definitionen für spezielle Funktionen und liest konversationellen oder auf Aufgaben ausgerichteten Speicher. Entwickler können Schritt-für-Schritt-Pläne definieren, externe APIs oder Skripte als Tools einbinden und integrierte Protokollierung nutzen, um das Verhalten der Agenten zu debuggen und zu optimieren. Das Open-Source-Design und die Python-Basis ermöglichen einfache Anpassungen, Erweiterungen und Integration in bestehende Pipelines.

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.

MindForge ist ein robustes Orchestrierungsframework, das für den Aufbau und Einsatz KI-gesteuerter Agenten mit minimalem Boilerplate-Code entwickelt wurde. Es bietet eine modulare Architektur mit einem Aufgabenplaner, einer Reasoning-Engine, einem Speicher-Manager und einer Tool-Ausführungsschicht. Durch die Nutzung von LLMs können Agenten Benutzereingaben analysieren, Pläne formulieren und externe Tools aufrufen — wie Web-Scraping-APIs, Datenbanken oder benutzerdefinierte Skripte — um komplexe Aufgaben zu erledigen. Speicherkomponenten speichern den Gesprächskontext, was Multi-Turn-Interaktionen ermöglicht, während die Entscheidungs-Engine dynamisch Aktionen basierend auf festgelegten Richtlinien auswählt. Mit Plugin-Unterstützung und anpassbaren Pipelines können Entwickler die Funktionalität erweitern, um benutzerdefinierte Tools, Drittanbieter-Integrationen und domänenspezifische Wissensbasen zu integrieren. MindForge vereinfacht die Entwicklung von KI-Agenten, fördert schnelles Prototyping und skalierbaren Einsatz in Produktionsumgebungen.