Der MLE Agent ist ein vielseitiges, KI-gesteuertes Agenten-Framework, das den Betrieb von maschinellem Lernen durch den Einsatz fortschrittlicher Sprachmodelle vereinfacht und beschleunigt. Es interpretiert Benutzeranfragen auf hohem Niveau, um komplexe ML-Aufgaben auszuführen, wie z.B. automatische Experimentverfolgung mit MLflow-Integration, Echtzeit-Leistungsüberwachung, Erkennung von Datenverschiebungen und Pipeline-Gesundheitschecks. Benutzer können den Agenten über eine Konversationsschnittstelle auffordern, um Experimentmetriken abzurufen, Trainingsfehler zu diagnostizieren oder Nachtraining zu planen. Der MLE Agent integriert sich nahtlos mit beliebten Orchestrierungsplattformen wie Kubeflow und Airflow, um automatisierte Workflow-Trigger und Benachrichtigungen zu ermöglichen. Seine modulare Plugin-Architektur erlaubt die Anpassung von Datenconnectors, Visualisierungsdashboards und Alarmierungskanälen, was ihn für verschiedene ML-Teams anpassbar macht.

Rigging ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung und Orchestrierung von KI-Agenten vereinfacht. Es bietet Tool- und Funktionsregistrierung, Kontext- und Speichermanagement, Workflow-Ketten, Callback-Ereignisse und Logging. Entwickler können mehrere LLM-Anbieter integrieren, benutzerdefinierte Plugins definieren und mehrstufige Pipelines zusammenstellen. Das typsichere TypeScript SDK von Rigging sorgt für Modularität und Wiederverwendbarkeit und beschleunigt die Entwicklung von KI-Agenten für Chatbots, Datenverarbeitung und Inhaltserstellung.

Im Kern ist SpongeCake eine High-Level-Abstraktionsebene über Langchain, die das Entwickeln von KI-Agenten beschleunigen soll. Es bietet integrierte Unterstützung für die Registrierung von Tools — wie Websuche, Datenbankverbindungen oder benutzerdefinierte APIs —, die Verwaltung von Prompt-Vorlagen und die Speicherung von Gesprächsspeicher. Mit sowohl codebasierten als auch YAML-basierten Konfigurationen können Teams das Verhalten der Agenten deklarativ definieren, Multi-Schritt-Workflows erstellen und eine dynamische Tool-Auswahl ermöglichen. Die enthaltene CLI erleichtert lokales Testen, Debuggen und Deployment, was SpongeCake ideal macht für den Aufbau von Chatbots, Automatisierungs-Tools und domänenspezifischen Assistenten ohne repetitive Boilerplate.

SquadflowAI Studio ermöglicht es Nutzern, KI-Agenten visuell zu komponieren, indem Rollen, Aufgaben und Inter-Agent-Kommunikationen definiert werden. Agenten können verknüpft werden, um komplexe mehrstufige Prozesse zu bewältigen—Abfragen von Datenbanken oder APIs, Aktionen ausführen und Kontext austauschen. Die Plattform unterstützt Plugin-Erweiterungen, Echtzeit-Debugging und Schritt-für-Schritt-Protokolle. Entwickler konfigurieren Eingabeaufforderungen, verwalten Speicherzustände und setzen bedingte Logik ohne Boilerplate-Code. Modelle von OpenAI, Anthropic und lokalen LLMs werden unterstützt. Teams können Workflows über REST- oder WebSocket-Endpunkte bereitstellen, Leistungskennzahlen überwachen und das Agentenverhalten über ein zentrales Dashboard anpassen.

ToolAgents ist ein modulares Open-Source-KI-Agenten-Framework, das große Sprachmodelle mit externen Werkzeugen integriert, um komplexe Workflows zu automatisieren. Entwickler registrieren Werkzeuge über ein zentrales Register und definieren Endpunkte für Aufgaben wie API-Aufrufe, Datenbankabfragen, Codeausführung und Dokumentenanalyse. Agenten können mehrstufige Operationen planen und basierend auf den Ausgaben des LLM dynamisch Werkzeuge aufrufen oder verketten. Das Framework unterstützt sowohl sequenzielle als auch parallele Aufgabenabläufe, Fehlerbehandlung und erweiterbare Plug-ins für benutzerdefinierte Tool-Integrationen. Mit Python-basierten APIs vereinfacht ToolAgents das Erstellen, Testen und Bereitstellen intelligenter Agenten, die Daten abrufen, Inhalte generieren, Skripte ausführen und Dokumente verarbeiten — für eine schnelle Entwicklung und skalierbare Automatisierung in Analytik, Forschung und Geschäftsprozessen.

TypeAI Core liefert ein umfassendes Framework für die Erstellung KI-gesteuerter Agenten, die große Sprachmodelle nutzen. Es umfasst Prompt-Template-Utilities, konversationale Speicher basierend auf Vektorspeichern, nahtlose Integration externer Tools (APIs, Datenbanken, Code-Runner) und Unterstützung für verschachtelte oder kollaborative Agenten. Entwickler können benutzerdefinierte Funktionen definieren, Sitzungszustände verwalten und Workflows über eine intuitive TypeScript-API orchestrieren. Durch die Abstraktion komplexer LLM-Interaktionen beschleunigt TypeAI Core die Entwicklung kontextbewusster, multi-turn-konversationaler KI mit minimalem Boilerplate.

Das A2A SDK ist ein Entwickler-Toolkit zum Erstellen, Verketteten und Verwalten von KI-Agenten in Python. Es stellt APIs bereit, um Agentenverhalten via Prompts oder Code zu definieren, Agenten in Pipelines oder Workflows zu verbinden und asynchrone Nachrichtenübermittlung zu ermöglichen. Die Integration mit OpenAI, Llama, Redis und REST-Diensten erlaubt es Agenten, Daten abzurufen, Funktionen aufzurufen und Zustände zu speichern. Eine integrierte UI überwacht die Agentenaktivität, während das modulare Design die Erweiterung oder den Austausch von Komponenten ermöglicht, um benutzerdefinierte Anwendungsfälle zu erfüllen.

A2A4J ist ein leichtgewichtiges Java-Framework zum Aufbau autonomer KI-Agenten. Es bietet Abstraktionen für Agenten, Werkzeuge, Speicher und Planer, unterstützt die asynchrone Ausführung von Aufgaben und die nahtlose Integration mit OpenAI und anderen LLM-APIs. Das modulare Design ermöglicht die Definition benutzerdefinierter Werkzeuge und Speicherspeicher, die Orchestrierung von Mehrschritt-Workflows und die Verwaltung von Entscheidungszyklen. Mit integrierter Fehlerbehandlung, Protokollierung und Erweiterbarkeit beschleunigt A2A4J die Entwicklung intelligenter Java-Anwendungen und Microservices.

Inngest AgentKit bietet ein umfassendes Framework zur Entwicklung von KI-Agenten in einer Node.js-Umgebung. Es nutzt die ereignisgesteuerte Architektur von Inngest, um Agenten-Workflows basierend auf externen Ereignissen wie HTTP-Anfragen, geplanten Aufgaben oder Webhook-Aufrufen auszulösen. Das Toolkit enthält Vorlagen-Render-Utilities für die Erstellung dynamischer Antworten, integriertes Zustandsmanagement zur Beibehaltung des Kontexts über Sitzungen hinweg sowie nahtlose Integration mit externen APIs und Sprachmodellen. Agenten können Teilantworten in Echtzeit streamen, komplexe Logik verwalten und Multi-Schritt-Prozesse mit Fehlermanagement und Wiederholungen orchestrieren. Durch die Abstraktion von Infrastruktur- und Workflow-Belangen ermöglicht AgentKit Entwicklern, sich auf die Gestaltung intelligenter Verhaltensweisen zu konzentrieren, Boilerplate-Code zu reduzieren und die Bereitstellung von Conversational Agents, Datenverarbeitungs-Pipelines und Automatisierungs-Bots zu beschleunigen.

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.

Agentic Framework ist ein vielseitiges, Open-Source-Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht, die große Sprachmodelle und MongoDB nutzen. Es stellt modulare Komponenten für das Management des Agenten-Speichers, die Definition von Toolsets, das Orchestrieren von mehrstufigen Workflows und das Templating von Prompts bereit. Das integrierte MongoDB-gestützte Speichersystem ermöglicht es Agenten, persistenten Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren, während pluggable Tool-Schnittstellen eine nahtlose Interaktion mit externen APIs und Datenquellen erlauben. Basierend auf Node.js umfasst das Framework Protokollierung, Überwachungs-Hooks und Deployment-Beispiele, um intelligente Agenten schnell zu prototypisieren und zu skalieren. Mit anpassbarer Konfiguration können Entwickler Agenten für Aufgaben wie Wissensabruf, automatisierten Kundensupport, Datenanalyse und Prozessautomatisierung anpassen, Entwicklungsaufwand reduzieren und die Markteinführung beschleunigen.

Das AI Agent Terraform-Modul bietet eine wiederverwendbare Terraform-Konfiguration, die die End-to-End-Bereitstellung eines KI-Agenten-Backends automatisiert. Es erstellt eine AWS VPC, IAM-Rollen mit Least-Privilege-Richtlinien, Lambda-Funktionen, die an OpenAI- oder benutzerdefinierte Modell-APIs angebunden sind, REST-Interfaces im API Gateway sowie optionale Step Functions für Workflow-Orchestrierung. Benutzer können Umgebungsvariablen, Skalierungseinstellungen, Logging und Überwachung anpassen. Das Modul abstrahiert komplexe Cloud-Setups in einfache Eingaben und ermöglicht eine schnelle, konsistente und sichere Bereitstellung von dialogorientierten KI-Agenten, Aufgabenautomatisierungen oder Datenverarbeitungsbots in wenigen Minuten.

Aladin bietet eine modulare Architektur, die Entwicklern die Definition autonomer Agenten auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) ermöglicht. Jeder Agent kann Speicher-Backends (z. B. SQLite, In-Memory) laden, dynamische Prompt-Vorlagen nutzen und benutzerdefinierte Plugins für externe API-Aufrufe oder lokale Befehle integrieren. Es verfügt über einen Aufgabenplaner, der High-Level-Ziele in sequentielle Aktionen aufteilt, diese in der Reihenfolge ausführt und basierend auf LLM-Feedback wiederholt. Die Konfiguration erfolgt über YAML-Dateien und Umgebungsvariablen, was die Anpassung an verschiedene Anwendungsfälle erleichtert. Nutzer können Aladin via Docker Compose oder Pip-Installation bereitstellen. Die CLI und FastAPI-basierte HTTP-Endpunkte ermöglichen es, Agenten auszulösen, die Ausführung zu überwachen und Speicherzustände zu inspizieren, was die Integration in CI/CD-Pipelines, Chat-Schnittstellen oder benutzerdefinierte Dashboards erleichtert.

autogen_multiagent bietet eine strukturierte Möglichkeit, mehrere KI-Agenten in Python zu instanziieren, zu konfigurieren und zu koordinieren. Es ermöglicht die dynamische Erstellung von Agenten, Inter-Agenten-Nachrichtenkanäle, Aufgabenplanung, Ausführungsloops und Überwachungswerkzeuge. Durch die nahtlose Integration mit der OpenAI-API können spezielle Rollen – wie Planer, Ausführer, Zusammenfasser – jedem Agenten zugewiesen werden, um ihre Interaktionen zu orchestrieren. Dieses Framework ist ideal für modulare, skalierbare KI-Workflows, wie automatisierte Dokumentenanalyse, Kundenservice-Orchestrierung und mehrstufige Codegenerierung.

Flyte ist eine flexible, skalierbare Open-Source-Workflow-Orchestrierungsplattform. Sie integriert sich nahtlos in Ihren Daten- und ML-Stack, sodass Sie robuste Daten- und ML-Workflows mühelos definieren, bereitstellen und verwalten können. Ihre leistungsstarken und erweiterbaren Funktionen helfen bei der Erstellung reproduzierbarer und hoch concurrenter Produktions-Workflows, sodass sie ein unverzichtbares Werkzeug für Datenwissenschaftler, Ingenieure und Analysten ist.

Hashiru AgentX ist ein einheitlicher KI-Workflow-Orchestrator, der auf Hugging Face Spaces gehostet wird. Es ermöglicht Benutzern, natürliche Sprachbefehle einzugeben und aus vordefinierten Agenten für Codeausführung, Websuche und Dokumentenanalyse auszuwählen. Hinter den Kulissen komponiert es dynamisch Toolketten, führt Python-Skripte in einer sicheren Sandbox aus, fragt Online-Ressourcen ab und extrahiert Erkenntnisse aus hochgeladenen Dateien. Ergebnisse werden in einem Konversationsformat zurückgegeben, was iterative Verfeinerung und einfache Download-Optionen ermöglicht.

Microsoft AutoGen wurde entwickelt, um die End-to-End-Entwicklung autonomer KI-Agenten zu erleichtern, indem modulare Komponenten für Speicherverwaltung, Aufgabenplanung, Tool-Integration und Kommunikation bereitgestellt werden. Entwickler können benutzerdefinierte Tools mit strukturierten Schemata definieren und Verbindungen zu führenden LLM-Anbietern wie OpenAI und Azure OpenAI herstellen. Das Framework unterstützt sowohl die Orchestrierung einzelner als auch mehrerer Agenten und ermöglicht kollaborative Workflows, bei denen Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Die Plug-and-Play-Architektur erlaubt eine einfache Erweiterung mit neuen Speichermöglichkeiten, Planungsstrategien und Kommunikationsprotokollen. Durch die Abstraktion der Low-Level-Integrationsdetails beschleunigt AutoGen die Prototypenentwicklung und den Einsatz KI-gesteuerter Anwendungen in Bereichen wie Kundendienst, Datenanalyse und Prozessautomatisierung.

Der LangGraph-Agent kombiniert LLMs mit einem graphstrukturierten Speicher, um autonome Agenten zu erstellen, die Fakten erinnern, Beziehungen analysieren und externe Funktionen oder Werkzeuge bei Bedarf aufrufen können. Entwickler definieren Speicherschemas als Graph-Knoten und -Kanten, integrieren benutzerdefinierte Tools oder APIs und orchestrieren Agenten-Workflows durch konfigurierbare Planer und Ausführer. Dieser Ansatz verbessert die Kontextbehaltung, ermöglicht wissensgesteuerte Entscheidungen und unterstützt den dynamischen Werkzeugaufruf in vielfältigen Anwendungen.

Die LangGraphJS API stellt eine programmatische Schnittstelle bereit, um KI-Agenten-Workflows mit gerichteten Graphen zu entwerfen. Jeder Knoten im Graph repräsentiert einen LLM-Aufruf, Entscheidungslogik oder eine Datenumwandlung. Entwickler können Knoten verketten, Verzweigungen handhaben und asynchrone Ausführung nahtlos steuern. Mit TypeScript-Definitionen und integrierten Schnittstellen zu beliebten LLM-Anbietern vereinfacht es die Entwicklung von Chatbots, Datenextraktionspipelines und komplexen Mehrstufenprozessen ohne Boilerplate-Code.

MAGI (Modular AI Generative Intelligence) ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten vereinfacht. Es bietet eine Plugin-Architektur für die benutzerdefinierte Tool-Integration, persistente Speichermodule, Chain-of-Thought-Planung und Echtzeit-Orchestrierung von Multi-Step-Workflows. Entwickler können externe APIs oder lokale Skripts als Agent-Tools registrieren, Speicher-Backends konfigurieren und Aufgabenrichtlinien definieren. Das erweiterbare Design von MAGI unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Aufgaben, ideal für Chatbots, Automatisierungs-Pipelines und Forschungsprototypen.