Cerebellum bietet eine modulare Plattform, auf der Entwickler Agenten mithilfe deklarativer Pläne definieren, die aus sequenziellen Schritten oder Tool-Aufrufen bestehen. Jeder Plan kann eingebaute oder benutzerdefinierte Tools aufrufen – wie API-Connectoren, Retriever oder Datenprozessoren – über eine einheitliche Schnittstelle. Speichermodule ermöglichen es Agenten, Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern, abzurufen und zu vergessen, was kontextbewusste und zustandsabhängige Interaktionen ermöglicht. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Hugging Face), unterstützt die Registrierung eigener Tools und verfügt über eine ereignisgesteuerte Ausführungsmaschine für Echtzeitsteuerung. Mit Logging, Fehlerbehandlung und Plugin-Hooks erhöht Cerebellum die Produktivität und erleichtert die schnelle Entwicklung von Agenten für Automatisierung, virtuelle Assistenten und Forschungsanwendungen.

Agenite ist ein auf Python ausgerichtetes KI-Agenten-Framework, das die Erstellung, Orchestrierung und Verwaltung autonomer Agenten vereinfacht. Es bietet modulare Komponenten wie Speicher, Aufgabenplaner und ereignisgesteuerte Kommunikationskanäle, mit denen Entwickler Agenten mit zustandsbehafteten Interaktionen, mehrstufigem Denken und asynchronen Workflows aufbauen können. Die Plattform stellt Adapter für die Verbindung zu externen APIs, Datenbanken und Nachrichtenwarteschlangen bereit, während ihre erweiterbare Architektur benutzerdefinierte Module für natürliche Sprachverarbeitung, Datenabruf und Entscheidungsfindung unterstützt. Mit integrierten Storage-Backends für Redis, SQL und In-Memory-Caches sorgt Agenite für einen persistenten Agentenstatus und ermöglicht skalierbare Deployments. Außerdem enthält es eine Befehlszeilenschnittstelle und einen JSON-RPC-Server für die Fernsteuerung, was die Integration in CI/CD-Pipelines und Echtzeit-Überwachungspanels erleichtert.

LAuRA vereinfacht die Erstellung intelligenter KI-Agenten, indem es eine strukturierte Pipeline aus Planung, Abfrage, Ausführung und Speichermanagement bietet. Benutzer definieren komplexe Aufgaben, die von Lauras Planner in umsetzbare Schritte zerlegt werden, der Retriever holt Informationen aus Vektor-Datenbanken oder APIs, und der Executor ruft externe Dienste oder Tools auf. Ein integriertes Speichersystem erhält den Kontext über Interaktionen hinweg und ermöglicht zustandsbehaftete, kohärente Gespräche. Mit erweiterbaren Konnektoren für beliebte LLMs und Vektorspeicher unterstützt LAuRA schnelle Prototypenentwicklung und Skalierung von benutzerdefinierten Agenten für Anwendungsfälle wie Dokumentenanalyse, automatisierte Berichterstellung, personalisierte Assistenten und Geschäftsprozessautomatisierung. Das Open-Source-Design fördert Community-Beiträge und Integrationsflexibilität.

MixAgent bietet eine Plug-and-Play-Architektur, die es Entwicklern ermöglicht, Eingabeaufforderungen zu definieren, mehrere LLM-Backends zu verbinden und externe Werkzeuge (APIs, Datenbanken oder Code) einzubinden. Es orchestriert Planungs- und Ausführungszyklen, verwaltet den Agentenspeicher für zustandsbehaftete Interaktionen und protokolliert Chain-of-Thought-Überlegungen. Nutzer können schnell Assistenten, Datenabrufdienste oder Automatisierungsbots prototypisieren, ohne Orchestrierungsschichten von Grund auf neu zu erstellen, was die Bereitstellung von KI-Agenten beschleunigt.

NeXent ist ein flexibles KI-Agenten-Framework, mit dem Sie benutzerdefinierte digitale Worker über YAML oder Python SDK definieren können. Sie können mehrere LLMs, externe APIs und Toolchains in modulare Pipelines integrieren. Eingebaute Speichermodule ermöglichen zustandsbehaftete Interaktionen, während ein Überwachungs-Dashboard Echtzeiteinblicke bietet. NeXent unterstützt lokale und Cloud-Bereitstellung, Docker-Container und skaliert horizontal für Unternehmensanforderungen. Das Open-Source-Design fördert Erweiterbarkeit und communitygetriebene Plugins.

Julep AI Responses ist ein Framework für KI-Agenten, das als Node.js SDK und Cloud-Plattform bereitgestellt wird. Entwickler initialisieren ein Agent-Objekt, definieren onMessage-Handler für benutzerdefinierte Antworten, verwalten den Sitzungsstatus für kontextbewusste Gespräche und integrieren Plugins oder externe APIs. Die Plattform übernimmt Hosting und Skalierung, was eine schnelle Prototypisierung und Bereitstellung von Chatbots, Kundensupport-Agenten oder internen Assistenten mit minimalem Aufwand ermöglicht.