Bespoke Curator ist ein KI-gesteuerter Orchestrierungsrahmen, der es Nutzern ermöglicht, mehrere spezialisierte Agenten mit definierten Rollen – Forscher, Analytiker, Zusammenfasser – zu starten, um eigenständig Informationen zu sammeln, Dokumente zu verarbeiten und strukturierte Ausgaben zu liefern. Eingebaute Integrationen mit Web-Browsing, APIs und gemeinsam genutztem Speicher erlauben es Agenten, miteinander zu kommunizieren und Aufgaben zu iterieren. Nutzer konfigurieren Datenquellen, legen Extraktionsregeln fest und definieren Leistungskennzahlen. Die Dashboards der Plattform verfolgen den Fortschritt der Agenten, ermöglichen Echtzeit-Anpassungen und exportieren finale Berichte, Erkenntnisse oder Zusammenfassungen für Business Intelligence, akademische Überprüfungen und Content-Strategie-Workflows.

Hive ist eine robuste Plattform zur Orchestrierung von KI-Agenten, die für Node.js-Umgebungen entwickelt wurde. Sie bietet ein modulares System zur Definition, Verwaltung und Ausführung mehrerer KI-Agenten in parallelen oder sequenziellen Workflows. Jeder Agent kann mit spezifischen Rollen, Prompt-Vorlagen, Speicherlöschen und externen Tool-Integrationen wie APIs oder Plugins konfiguriert werden. Hive optimiert die Kommunikationspfade zwischen Agenten, ermöglicht den Datenaustausch, Entscheidungsfindung und die Aufgabenübertragung. Das erweiterbare Design erlaubt es Entwicklern, benutzerdefinierte Utilities zu implementieren, Ausführungsprotokolle zu überwachen und Agenten in großem Maßstab bereitzustellen. Zudem umfasst Hive Funktionen wie Fehlerbehandlung, Wiederholungsrichtlinien und Leistungsoptimierungen, um zuverlässige Automatisierung zu gewährleisten. Mit minimalem Setup können Teams komplexe KI-gestützte Dienste prototypisieren, darunter Chatbots, Datenanalysetools und Content-Generatoren.

IoA bietet eine flexible Architektur zur Definition, Koordination und Ausführung mehrerer KI-Agents in einem einheitlichen Workflow. Zu den Hauptkomponenten gehören ein Planer, der hochrangige Ziele zerlegt, ein Executor, der Aufgaben an spezialisierte Agenten versendet, und Speicher-Module für die Kontextverwaltung. Es unterstützt die Integration mit externen APIs und Toolkits, Echtzeit-Überwachung und anpassbare Skill-Plugins. Entwickler können schnell autonome Assistenten, Support-Bots und Datenverarbeitungs-Pipelines prototypisch erstellen, indem sie fertige Module kombinieren oder sie mit eigener Logik erweitern.

Der LLMLing Agent ist ein modulares Framework zum Erstellen, Konfigurieren und Bereitstellen von KI-Agents, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Benutzer können mehrere Agentenrollen instanziieren, externe Tools oder APIs verbinden, das Gesprächsgedächtnis verwalten und komplexe Workflows orchestrieren. Die Plattform enthält eine browserbasierte Spielwiese, die Agenteninteraktionen visualisiert, Nachrichtenverläufe protokolliert und Echtzeit-Anpassungen erlaubt. Mit einem Python SDK können Entwickler benutzerdefinierte Verhaltensweisen skripten, Vektordatenbanken integrieren und das System durch Plugins erweitern. Der LLMLing Agent vereinfacht die Erstellung von Chatbots, Datenanalyse-Bots und automatisierten Assistenten durch wiederverwendbare Komponenten und klare Abstraktionen für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten.

NanoBrowser läuft direkt in Ihrem Browser als Chrome-Erweiterung und ermöglicht die Automatisierung wiederholter oder komplexer Webaufgaben durch natursprachliche Eingabeaufforderungen. Sie konfigurieren es mit Ihrem eigenen LLM-API-Schlüssel – OpenAI GPT, selbstgehostete LLaMA-Modelle oder andere – und definieren Workflows, die aus mehreren Agenten bestehen. Es unterstützt Datenscraping, Formularinteraktionen, automatisierte Recherche und Workflow-Verkettung durch die LangChain-Integration. Sie können Agenten koordinieren, um an Unteraufgaben zusammenzuarbeiten, Ergebnisse im CSV- oder JSON-Format exportieren und Schritte interaktiv debuggen oder verfeinern. Als Open-Source-Alternative zu proprietären Operatoren legt NanoBrowser Wert auf Privatsphäre, Erweiterbarkeit und Benutzerfreundlichkeit.

OpenAI Agents Chatbot ermöglicht es Entwicklern, mehrere spezialisierte KI-Agenten (z.B. Tools, Wissensabruf, Speichermodule) in eine einzige Konversationsanwendung zu integrieren und zu verwalten. Es verfügt über Ketten-von-Denken-Orchestrierung, sitzungsbasierten Speicher, konfigurierbare Tool-Endpunkte und nahtlose OpenAI-API-Interaktionen. Benutzer können das Verhalten jedes Agenten anpassen, lokal oder in Cloud-Umgebungen bereitstellen und das Framework mit zusätzlichen Modulen erweitern. Dies beschleunigt die Entwicklung fortschrittlicher Chatbots, virtueller Assistenten und Automatisierungssysteme.

OpenAI Swarm Node orchestriert gleichzeitige Aufrufe an mehrere ChatGPT-Agenten, sammelt individuelle Ausgaben, wendet Ihre gewählte Aggregationsstrategie an – wie Mehrheitsabstimmung oder benutzerdefinierte Gewichtung – und gibt eine einheitliche Konsensantwort zurück. Die erweiterbare Architektur unterstützt feinkörnige Kontrolle über Modellparameter, Fehlerbehandlung, Wiederholungslogik und asynchrone Ausführung, sodass Entwickler Schwarmintelligenz in jede Node.js-Anwendung integrieren können, um höhere Genauigkeit und Konsistenz bei KI-gesteuerten Entscheidungen zu erreichen.

Overeasy ist ein in Python geschriebenes Open-Source-Framework zur Orchestrierung von LLM-gesteuerten KI-Agenten in verschiedenen Bereichen. Es bietet eine modulare Architektur zur Definition von Agenten, Konfiguration von Speicher und Integration externer Tools wie APIs, Wissensbasen und Datenbanken. Entwickler können sich mit OpenAI, Azure oder selbst gehosteten LLM-Endpunkten verbinden und dynamische Workflows mit einem oder mehreren Agenten entwerfen. Das Orchestrierungs-Engine von Overeasy übernimmt Aufgaben delegieren, Entscheidungen treffen und Fallback-Strategien, sodass robuste digitale Arbeiter für Forschung, Kundensupport, Datenanalyse, Terminplanung und mehr entstehen. Umfangreiche Dokumentation und Beispielprojekte beschleunigen die Bereitstellung auf Linux, macOS und Windows.

CASA ist als modulares, Plug-and-Play-Autonomierahmenwerk konzipiert, das auf dem Robot Operating System (ROS) Ökosystem aufbaut. Es verfügt über eine dezentrale Architektur, bei der jeder Roboter lokale Planer und Verhaltensbaumnodes ausführt und auf eine gemeinsame Tafel für Weltstatus-Updates veröffentlicht. Die Aufgabenverteilung erfolgt über Auktionsbasierte Algorithmen, die Missionen basierend auf Roboterfähigkeiten und Verfügbarkeit zuweisen. Die Kommunikationsschicht nutzt Standard-ROS-Nachrichten über Multi-Robot-Netzwerke, um Agenten zu synchronisieren. Entwickler können Missionsparameter anpassen, Sensordrivers integrieren und Verhaltensbibliotheken erweitern. CASA unterstützt Szenariosimulation, Echtzeitüberwachung und Protokollierungswerkzeuge. Das erweiterbare Design ermöglicht Forschungsteams, mit neuen Koordinationsalgorithmen zu experimentieren und nahtlos auf diversen Roboterplattformen zu deployen, von unbemannten Bodenfahrzeugen bis zu Luftdrohnen.

AgentChat ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung von KI-Agenten, die die GPT-Modelle von OpenAI nutzt, um vielseitige Konversationsagenten auszuführen. Es bietet eine React-Frontend für interaktive Chats, ein Node.js-Backend für API-Routing und ein Plugin-System zur Erweiterung der Fähigkeiten der Agenten. Agenten können mit rollenbasierten Prompts, persistentem Speicher und vordefinierten Workflows konfiguriert werden, um Aufgaben wie Zusammenfassungen, Terminplanung, Datenauswertung und Benachrichtigungen zu automatisieren. Benutzer können mehrere Agenteninstanzen erstellen, benutzerdefinierte Namen zuweisen und in Echtzeit zwischen ihnen wechseln. Das System unterstützt sichere API-Schlüssel-Verwaltung, und Entwickler können neue Datenanbindungen, Wissensdatenbanken und Drittanbieterdienste integrieren, um die Interaktionen der Agenten zu verbessern.

AgentChat ist eine entwicklerzentrierte Plattform zum Aufbau komplexer Multi-Agenten-KI-Gespräche. Es verbindet ein Python-basiertes FastAPI-Backend mit einer React-Oberfläche, sodass Nutzer einzelne KI-Agenten mit unterschiedlichen Rollen definieren können — etwa Datenextrahierer, Analytiker und Zusammenfasser — die kommunizieren, um gemeinsam komplexe Aufgaben zu bewältigen. Durch die Nutzung von OpenAI's GPT-Modellen bietet AgentChat Speichermanagement via Redis und unterstützt benutzerdefinierte Tool-Integrationen für API-Aufrufe, Web-Scraping und Datenbankabfragen. Die Plattform bietet Echtzeit-Gesprächsüberwachung, Leistungsprotokolle der Agenten und konfigurierbare Agenten-Pipelines. Mit ihrer modularen Architektur können Entwickler die Fähigkeiten der Agenten erweitern, indem sie neue Tools hinzufügen oder Prompts anpassen, um maßgeschneiderte automatisierte Workflows, Entscheidungsprozesse und Wissensentdeckungsanwendungen zu ermöglichen.

Agentic Seek nutzt OpenAI’s GPT-Modelle und ein maßgeschneidertes Toolkit, um den gesamten Web-Rechercheprozess zu automatisieren. Benutzer definieren übergeordnete Ziele, und das System erzeugt spezialisierte Sub-Agenten, um Suchanfragen auszuführen, Websites zu navigieren, wichtige Informationen per Scraping zu extrahieren und Ergebnisse zusammenzufassen. Es unterstützt iterative Verfeinerung, bei der Agenten Ergebnisse basierend auf neuen Erkenntnissen revisieren und aktualisieren können. Entwickler können seine Fähigkeiten durch die Integration von benutzerdefinierten Aktions-Handlern und API-Konnektoren erweitern. Ideal für Wettbewerbsanalyse, akademische Forschung, Marktanalyse und groß angelegte Datenaggregation reduziert Agentic Seek manuellen Browseraufwand, beschleunigt Entscheidungen und sorgt für eine umfassende Abdeckung mehrerer Online-Quellen. Die Plattform beinhaltet eine webbasierte Oberfläche zur Überwachung der Agentenaktivität und zur Überprüfung vorläufiger Ausgaben. Mit integriertem Logging, anpassbaren Prompts und Revisionspfaden können Teams Entscheidungen der Agenten nachverfolgen für Transparenz, Compliance und Qualitätssicherung.

Das Repository Agent Supervisor Example zeigt, wie man mehrere autonome KI-Agenten in einem koordinierten Workflow orchestriert. Es ist in Python geschrieben und definiert eine Supervisor-Klasse, die Aufgaben dispatcht, den Agentenstatus überwacht, Fehler behandelt und Antworten aggregiert. Sie können Basis-Agentenklassen erweitern, verschiedene Model-APIs anschließen und Planungsrichtlinien konfigurieren. Es protokolliert Aktivitäten zur Nachverfolgung, unterstützt parallele Ausführung und bietet ein modulares Design für einfache Anpassung und Integration in größere KI-Systeme.

AgentFarm bietet einen umfassenden Rahmen zur Koordination vielfältiger KI-Agenten in einem einheitlichen System. Nutzer können spezialisierte Agentenverhaltensweisen in Python skripten, Rollen (Manager, Worker, Analizator) zuweisen und Aufgabenwarteschlangen für parallele Verarbeitung erstellen. Es integriert sich nahtlos mit führenden LLM-Diensten (OpenAI, Azure OpenAI), ermöglicht dynamisches Prompt-Routing und Modellauswahl. Das integrierte Dashboard überwacht den Agentenstatus, protokolliert Interaktionen und visualisiert die Leistungsfähigkeit der Arbeitsabläufe. Mit modularen Plug-ins für benutzerdefinierte APIs können Entwickler die Funktionalität erweitern, Fehlerbehandlung automatisieren und die Ressourcennutzung überwachen. Ideal für die Bereitstellung mehrstufiger Pipelines verbessert AgentFarm Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit in KI-gesteuerter Automatisierung.

Agentic Website Dev bringt Automatisierung in die Webentwicklung, indem es spezialisierte KI-Agenten koordiniert. Ein Agent analysiert Benutzeranfragen, um die Website-Architektur zu entwerfen, ein anderer generiert responsive HTML- und CSS-Vorlagen, während ein Codierungsagent dynamische JavaScript-Funktionen implementiert. Schließlich paketiert ein Deployment-Agent die Website und veröffentlicht sie auf Plattformen wie Vercel oder Netlify. Dieses Framework abstrahiert den gesamten Workflow—Planung, Codierung, Testen und Deployment—und ermöglicht schnelles Prototyping und Iteration. Entwickler definieren Anforderungen in einfachem Englisch, und die Agenten arbeiten zusammen, um eine voll funktionsfähige, live geschaltete Website zu produzieren. Dies reduziert manuellen Code-Aufwand, beschleunigt die Markteinführung und demokratisiert Webentwicklung für nicht-technische Beteiligte.

crewAI Playground ist ein Entwickler-Toolkit und eine Sandbox zum Erstellen und Experimentieren mit KI-gesteuerten Agenten. Sie definieren Agenten über Konfigurationsdateien oder Code, wobei Sie Eingabeaufforderungen, Werkzeuge und Speicher-Module angeben. Das Playground führt mehrere Agenten gleichzeitig aus, verarbeitet Nachrichtenweiterleitung und protokolliert Gesprächsverläufe. Es unterstützt Plugin-Integrationen für externe Datenquellen, anpassbare Speicher-Backends (im Arbeitsspeicher oder persistent) und eine Web-Oberfläche zum Testen. Damit können Sie Chatbots, virtuelle Assistenten und automatisierte Workflows vor der Produktion prototypisieren.

Der Dynamic Multi-Agent RAG Pathway bietet eine modulare Architektur, bei der jeder Agent spezifische Aufgaben übernimmt – wie Dokumentensuche, Vektorsuche, Kontextzusammenfassung oder Generierung – während ein zentrales Orchestrierungselement Eingaben und Ausgaben dynamisch zwischen ihnen routet. Entwickler können benutzerdefinierte Agenten definieren, Pipelines über einfache Konfigurationsdateien erstellen und integrierte Protokollierung, Überwachung sowie Plugin-Unterstützung nutzen. Dieses Framework beschleunigt die Entwicklung komplexer RAG-basierter Lösungen, ermöglicht adaptive Aufgabenzerlegung und parallele Verarbeitung zur Verbesserung von Durchsatz und Genauigkeit.

FMAS (Flexible Multi-Agent System) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Erstellung, Ausführung und Visualisierung von Multi-Agenten-Simulationen. Sie können Agenten mit benutzerdefinierter Entscheidungslogik definieren, ein Umweltmodell konfigurieren, Kommunikationskanäle einrichten und skalierbare Simulationen durchführen. FMAS bietet Anschlüsse für die Überwachung des Agentenstatus, Fehlerbehebung bei Interaktionen und Ergebnisausgaben. Die modulare Architektur unterstützt Plugins für Visualisierung, Metriksammlung und Integration mit externen Datenquellen, was es ideal für Forschung, Bildung und Realwelt-Prototypen autonomer Systeme macht.

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.

Der GA-basierte NQueen-Löser verwendet eine modulare 2APL Multi-Agenten-Architektur, bei der jeder Agent eine Kandidatkonfiguration für N-Damen kodiert. Die Agenten bewerten ihre Fitness durch Zählen nicht-angreifender Damenpaare und teilen hochwertige Konfigurationen mit anderen. Genetische Operatoren—Selektion, Kreuzung und Mutation—werden auf die Agentenpopulation angewandt, um neue Kandidatenbretter zu erzeugen. Über aufeinanderfolgende Iterationen konvergieren die Agenten kollektiv auf gültige N-Damen-Lösungen. Das Framework ist in Java implementiert, unterstützt Parameteranpassungen für Populationsgröße, Kreuzungsrate, Mutationswahrscheinlichkeit und Kommunikationsprotokolle der Agenten und liefert ausführliche Protokolle und Visualisierungen des evolutionären Prozesses.