AGNO Agent UI ist eine React-Komponentenbibliothek, die für den Aufbau von KI-Agenten-Chat-Erlebnissen optimiert ist. Sie enthält vorgefertigte Chat-Fenster, Nachrichtenblasen, Eingabeformulare, Ladeindikatoren und Fehlerbehandlungs-Patterns. Entwickler können die Echtzeit-Streaming-Antworten des Modells nutzen, den Konversationsstatus mit benutzerdefinierten Hooks verwalten und Komponenten an das eigene Branding anpassen. Die Bibliothek integriert sich mit beliebten Agenten-Frameworks wie LangChain, ermöglicht Multi-Step-Workflows und Plugin-Unterstützung. Mit responsive Design und ARIA-Konformität stellt AGNO Agent UI zugängliche, plattformübergreifende Interaktionen sicher, sodass Teams sich auf die Agentenlogik konzentrieren können, anstatt auf UI-Frameworks.

AgentReader ist ein entwicklerfreundliches KI-Agent-Framework, mit dem Sie verschiedene Datenquellen wie PDFs, Textdateien, Markdown-Dokumente und Webseiten laden und indexieren können. Es integriert sich nahtlos mit führenden LLM-Anbietern, um interaktive Chat-Sitzungen und Frage-Antwort-Funktionen über Ihre Wissensdatenbank zu ermöglichen. Zu den Funktionen gehören Echtzeit-Streaming von Modellantworten, anpassbare Abruf-Pipelines, Web-Scraping mit kopflosen Browsern und eine Plugin-Architektur zur Erweiterung der Erfassungs- und Verarbeitungskapazitäten.

AiChat bietet ein vielseitiges Toolkit zur Erstellung intelligenter Chat-Agenten durch rollenbasiertes Eingabeaufforderungsmanagement, Speicherverwaltung und Streaming-Antwortfunktionen. Benutzer können mehrere Konversationsrollen wie System, Assistent und Nutzer festlegen, um den Dialogkontext und das Verhalten zu gestalten. Das Framework unterstützt Plugin-Integrationen für externe APIs, Datenabruf oder benutzerdefinierte Logik, sodass Funktionen nahtlos erweitert werden können. Das modulare Design erlaubt das einfache Austauschen von Sprachmodellen und die Konfiguration von Feedback-Schleifen zur Verfeinerung der Antworten. Eingebaute Speicherfunktionen bieten Kontextpersistenz über Sitzungen hinweg, während Streaming-APIs eine niedrige Latenz bei Interaktionen ermöglichen. Entwickler profitieren von klarer Dokumentation und Beispielprojekten, um die Bereitstellung von Chatbots in Web-, Desktop- oder Server-Umgebungen zu beschleunigen.

AIFoundry-AgentService-Streamlit ist eine Open-Source-Demo-Anwendung, die mit Streamlit erstellt wurde und es Nutzern ermöglicht, schnell KI-Agenten über die AIFoundry-AgentService-API zu starten. Die Oberfläche umfasst Optionen zur Auswahl von Agent-Profilen, Anpassung von Gesprächsparametern wie Temperatur und maximalen Tokens sowie die Anzeige des Gesprächsverlaufs. Es unterstützt Streaming-Antworten, mehrere Agent-Umgebungen und protokolliert Anfragen und Antworten für die Fehlerbehebung. Entwickelt in Python vereinfacht es das Testen und Validieren verschiedener Agent-Konfigurationen, beschleunigt den Prototyping-Zyklus und reduziert den Integrationsaufwand vor der Produktion.

AutoGen UI ist ein Frontend-Toolkit, das entwickelt wurde, um Multi-Agenten-Konversationsflüsse darzustellen und zu verwalten. Es bietet fertige Komponenten wie Chat-Fenster, Agenten-Selektoren, Nachrichtentimelines und Debugging-Panels. Entwickler können mehrere KI-Agenten konfigurieren, Antworten in Echtzeit streamen, jeden Schritt der Unterhaltung protokollieren und benutzerdefinierte Styles anwenden. Es lässt sich problemlos in Back-End-Orchestrierungsbibliotheken integrieren und bietet eine vollständige End-to-End-Schnittstelle zum Aufbau und zur Überwachung von KI-Agenten-Interaktionen.

Chatchat Lite ist ein Open-Source, leichtgewichtiges Chat-UI-Framework, das im Browser läuft und mit mehreren KI-Backends verbunden werden kann – einschließlich OpenAI, Azure, benutzerdefinierter HTTP-Endpunkte und lokaler Sprachmodelle. Es bietet Echtzeit-Streaming-Antworten, Markdown-Rendering, Codeblock-Formatierung, Theme-Umschaltungen und dauerhaften Chatverlauf. Entwickler können es mit benutzerdefinierten Plugins, umgebungsbasierten Konfigurationen und Anpassungen für selbstgehostete oder Drittanbieter-KI-Dienste erweitern, was es ideal für Prototypen, Demos und produktive Chat-Apps macht.

DelphiGemini stellt eine leichtgewichtige, einfach zu verwendende Hülle um die Google Gemini LLM API für Delphi-Entwickler bereit. Es verwaltet Authentifizierung, Anfrageformatierung und Antwortparsing, sodass Sie Eingabeaufforderungen senden und Textabschlüsse oder Chat-Antworten empfangen können. Mit Unterstützung für Streaming-Ausgaben können Token in Echtzeit angezeigt werden. Die Bibliothek bietet auch synchrone und asynchrone Methoden, konfigurierbare Timeouts und detaillierte Fehlerberichte. Verwenden Sie sie, um Chatbots, Inhaltsersteller, Übersetzer, Zusammenfasser oder jede KI-gestützte Funktion direkt in Ihren Delphi-Anwendungen zu erstellen.

Das LLM-gesteuerte RAG-System ist ein entwicklerorientiertes Framework zum Aufbau von retrieval-augmented generation (RAG)-Pipelines. Es bietet Module für die Einbettung von Dokumentensammlungen, Indizierung via FAISS, Pinecone oder Weaviate sowie das Abrufen relevanten Kontexts zur Laufzeit. Das System nutzt LangChain-Wrappers zur Orchestrierung von LLM-Aufrufen, unterstützt Prompt-Vorlagen, Streaming-Antworten und Multi-Vektor-Store-Adapter. Es vereinfacht die End-to-End-Bereitstellung von RAG für Knowledge Bases, mit Anpassungsmöglichkeiten bei jedem Schritt – von der Einbettungsmodellkonfiguration bis zum Prompt-Design und der Ergebnisnachbearbeitung.

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.

PowershellGPT ist eine umfassende PowerShell-Erweiterung, mit der Entwickler OpenAI GPT-Modelle direkt aus ihrer Shell aufrufen können. Es umfasst Cmdlets wie Invoke-ChatGPT und Get-ChatCompletion, um Prompts zu senden, Streaming-Ausgaben zu empfangen und den Gesprächsstatus zu verwalten. Benutzer können Systemnachrichten definieren, Temperatur- und Token-Limits einstellen sowie KI-Antworten in bestehende Skripte oder Pipelines integrieren. Mit plattformübergreifender Unterstützung, verschlüsselter API-Schlüssel-Speicherung und anpassbaren Einstellungen vereinfacht PowershellGPT die Codegenerierung, Umstrukturierung, Fehlersuche, Dokumentation und Automatisierungsaufgaben, indem GPT-gesteuerte Intelligenz direkt in Arbeitsabläufe eingebettet wird.

Python AI Agent bietet ein entwicklerfreundliches Toolkit zur Orchestrierung autonomer Agenten, die von großen Sprachmodellen gesteuert werden. Es bietet integrierte Mechanismen zur Definition benutzerdefinierter Tools und Aktionen, zur Pflege des Konversationsverlaufs mit Speichermodulen und zum Streaming von Antworten für interaktive Erfahrungen. Nutzer können seine Plugin-Architektur erweitern, um APIs, Datenbanken und externe Dienste zu integrieren, sodass Agenten Daten abrufen, Berechnungen durchführen und Arbeitsabläufe automatisieren können. Die Bibliothek unterstützt konfigurierbare Pipelines, Fehlerbehandlung und Protokollierung für robuste Einsätze. Mit minimalem Boilerplate können Entwickler Chatbots, virtuelle Assistenten, Datenanalysatoren oder Aufgabenautomatisierer erstellen, die LLM-Logik und Mehrschrittentscheidungen nutzen. Die Open-Source-Natur fördert Community-Beiträge und passt sich jeder Python-Umgebung an.

Die AWS Sample Model Context Protocol Demos sind ein Open-Source-Repository, das standardisierte Muster für die Kontextverwaltung und Tool-Invocation von Large Language Models (LLM) zeigt. Es enthält zwei vollständige Demos – eine in JavaScript/TypeScript und eine in Python – die das Model Context Protocol implementieren, um Entwicklern die Erstellung von KI-Agenten zu ermöglichen, die AWS Lambda-Funktionen aufrufen, Gesprächshistorien bewahren und Antworten streamen. Beispielcode demonstriert Nachrichtenformatierung, Serialisierung von Funktionsargumenten, Fehlerbehandlung und anpassbare Tool-Integrationen, um die Prototypenentwicklung für generative KI-Anwendungen zu beschleunigen.

Stellar Chat befähigt Teams, Konversations-KI-Agenten zu erstellen, indem es ein robustes Framework bereitstellt, das LLM-Interaktionen, Speicherverwaltung und Tool-Integrationen abstrahiert. Im Kern verfügt es über eine erweiterbare Pipeline, die die Vorverarbeitung von Benutzereingaben, die Kontextanreicherung durch vektorbasierte Speicherabrufe und die LLM-Invokation mit konfigurierbaren Prompt-Strategien steuert. Entwickler können beliebte Vektorspeicherlösungen wie Pinecone, Weaviate oder FAISS integrieren und Drittanbieter-APIs oder eigene Plugins für Websuche, Datenbankabfragen oder Unternehmensanwendungen nutzen. Mit Unterstützung für Streaming-Ausgaben und Echtzeit-Feedback-Schleifen sorgt Stellar Chat für reaktionsschnelle Nutzererlebnisse. Es enthält auch Starter-Vorlagen und Best-Practice-Beispiele für Kundenservice-Bots, Wissens-Suche und interne Automatisierung. Mit Docker oder Kubernetes bereitgestellt, skaliert es, um den Produktionsanforderungen gerecht zu werden und bleibt unter der MIT-Lizenz vollständig Open-Source.

HyperChat ist ein entwicklerzentriertes KI-Agenten-Framework, das die Einbettung von Konversations-KI in Anwendungen vereinfacht. Es vereint Verbindungen zu verschiedenen LLM-Anbietern, verwaltet Sitzungsinhalte und Speicherpersistenz und liefert gestreamte Teilsantworten für reaktionsschnelle UIs. Eingebaute Funktionsaufrufe und Plugin-Unterstützung ermöglichen die Ausführung externer APIs, bereichern Gespräche mit realen Daten und Aktionen. Seine modulare Architektur und UI-Toolkit erlauben schnelle Prototypenentwicklung und produktionsreife Bereitstellungen in Web-, Electron- und Node.js-Umgebungen.

Das Goat SDK ist darauf ausgelegt, die Erstellung und Koordination von KI-Agenten in Go zu vereinfachen. Es bietet pluggable LLM-Integrationen (OpenAI, Anthropic, Azure, lokale Modelle), ein Tool-Register für benutzerdefinierte Aktionen und Speichervorrichtungen für zustandsbehaftete Gespräche. Entwickler können Ketten, Repräsentationsstrategien und Publisher definieren, um Interaktionen über CLI, WebSocket, REST-Endpunkte oder eine integrierte Web UI auszugeben. Goat unterstützt Streaming-Antworten, anpassbares Logging und einfache Fehlerbehandlung. Durch die Kombination dieser Komponenten können Sie Chatbots, Automatisierungs-Workflows und Entscheidungs-Unterstützungssysteme in Go mit minimalem Boilerplate entwickeln, wobei Sie die Flexibilität behalten, Anbieter und Tools nach Bedarf auszutauschen oder zu erweitern.

Junjo Python API ist ein SDK, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten in Python-Anwendungen zu integrieren. Es bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Definition von Agenten, zur Verbindung mit LLMs, zur Orchestrierung von Tools wie Websuche, Datenbanken oder benutzerdefinierten Funktionen und zur Verwaltung des Gesprächsspeichers. Entwickler können Aufgabenketten mit Bedingungen erstellen, Antworten in Echtzeit an Kunden streamen und Fehler elegant behandeln. Die API unterstützt Plugin-Erweiterungen, mehrsprachige Verarbeitung und Echtzeit-Datenabruf, was Anwendungsfälle von automatisiertem Kundenservice bis zu Datenanalyse-Bots ermöglicht. Mit umfassender Dokumentation,-Code-Beispielen und pythonischer Gestaltung reduziert Junjo Python API die Markteinführungszeit und den Betriebsaufwand für die Bereitstellung intelligenter Agentenlösungen.

Rusty Agent ist eine leichtgewichtige, aber leistungsstarke Rust-Bibliothek, die die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht, die große Sprachmodelle nutzen. Es führt Kernabstraktionen wie Agents, Tools und Memory-Module ein, die es Entwicklern erlauben, benutzerdefinierte Tool-Integrationen zu definieren—z.B. HTTP-Clients, Wissensdatenbanken, Rechner—und Multi-Schritt-Gespräche programmatisch zu orchestrieren. Rusty Agent unterstützt dynamisches Prompt-Design, Streaming-Antworten und kontextuellen Speicher über Sitzungen hinweg. Es integriert nahtlos mit der OpenAI API (GPT-3.5/4) und kann für zusätzliche LLM-Anbieter erweitert werden. Die strenge Typisierung und die Leistungsfähigkeit von Rust sorgen für sichere, nebenläufige Ausführung der Agenten-Workflows. Anwendungsfälle umfassen automatisierte Datenanalyse, interaktive Chatbots, Aufgabenautomatisierungspipelines und mehr—damit können Rust-Entwickler intelligente, sprachgetriebene Agenten in ihre Anwendungen einbetten.

Rags bietet eine modulare Pipeline zum Aufbau retrieval-augmented generativer Anwendungen. Es integriert sich mit beliebten Vektorspeichern (z. B. FAISS, Pinecone), bietet konfigurierbare Prompt-Vorlagen und umfasst Speicher-Module zur Beibehaltung des Kontexts. Entwickler können zwischen LLM-Anbietern wie Llama-2, GPT-4 und Claude2 über eine einheitliche API wechseln. Rags unterstützt Streaming-Antworten, benutzerdefinierte Vorverarbeitung und Bewertungs-Hooks. Das erweiterbare Design ermöglicht eine nahtlose Integration in Produktionsdienste und erlaubt automatisierte Dokumentenaufnahme, semantische Suche und Generierungsaufgaben für Chatbots, Wissensassistenten und die Dokumentenzusammenfassung in großem Maßstab.

Sharp-GPT befähigt .NET-Entwickler, robuste KI-Agenten zu erstellen, indem benutzerdefinierte Attribute auf Schnittstellen genutzt werden, um Eingabeaufforderungsvorlagen zu definieren, Modelle zu konfigurieren und die Gesprächsspeicherung zu verwalten. Es bietet Streaming-Ausgaben für Echtzeitinteraktionen, automatische JSON-Deserialisierung für strukturierte Antworten und integrierte Unterstützung für Fallback-Strategien und Protokollierung. Mit pluggbaren HTTP-Clients und Provider-Abstraktion können Sie nahtlos zwischen OpenAI, Azure oder anderen LLM-Diensten wechseln. Ideal für Chatbots, Inhaltsgenerierung, Zusammenfassungen, Klassifikationen und mehr, reduziert Sharp-GPT Boilerplate-Code und beschleunigt die Entwicklung von KI-Agenten unter Windows, Linux oder macOS.