Das Linguistic Agent System ist ein Open-Source-Python-Framework für den Bau intelligenter Agenten, die Sprachmodelle nutzen, um Aufgaben zu planen und auszuführen. Es umfasst Komponenten für Gedächtnisverwaltung, Tool-Registrierung, Planer und Ausführer, die es Agenten ermöglichen, Kontext zu bewahren, externe APIs aufzurufen, Websuchen durchzuführen und Workflows zu automatisieren. Über YAML konfigurierbar, unterstützt es mehrere LLM-Anbieter und ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, Inhaltszusammenfassungen und autonome Assistenten. Entwickler können die Funktionalität erweitern, indem sie benutzerdefinierte Tools und Speicher-Backends erstellen und Agenten lokal oder auf Servern bereitstellen.

LLM-Culture bietet einen strukturierten Ansatz, um die Organisationskultur in Interaktionen mit großen Sprachmodellen zu integrieren. Sie beginnen damit, die Werte und Stilregeln Ihrer Marke in einer einfachen Konfigurationsdatei festzulegen. Das Framework stellt dann eine Bibliothek von Prompt-Vorlagen bereit, die entwickelt wurden, um diese Richtlinien durchzusetzen. Nach der Generierung von Ausgaben misst das integrierte Bewertungstool die Übereinstimmung mit Ihren kulturellen Kriterien und hebt etwaige Inkonsistenzen hervor. Schließlich setzen Sie das Framework zusammen mit Ihrer LLM-Pipeline ein – entweder via API oder vor Ort – sodass jede Antwort konsequent den Ton, die Ethik und die Markenpersönlichkeit Ihres Unternehmens widerspiegelt.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction bietet eine flexible Umgebung, um Systeme aus mehreren autonomen KI-Agenten zu entwerfen, zu konfigurieren und auszuführen. Jeder Agent kann spezifische Rollen, Ziele und Kommunikationsprotokolle zugewiesen bekommen. Das Framework verwaltet Nachrichtenübermittlung, Gesprächskontext sowie sequentielle oder parallele Interaktionen. Es unterstützt die Integration mit OpenAI GPT, anderen LLM-APIs und benutzerdefinierten Modulen. Nutzer definieren Szenarien über YAML oder Python-Skripte, in denen Agenten-Details, Arbeitsablauf-Schritte und Stopkriterien spezifiziert werden. Das System protokolliert alle Interaktionen für Debugging und Analyse und ermöglicht eine feinabgestimmte Steuerung des Agentenverhaltens für Experimente in Zusammenarbeit, Verhandlung, Entscheidungsfindung und komplexer Problemlösung.

Multiagent_system bietet ein umfassendes Werkzeugset zum Erstellen und Verwalten von Multi-Agenten-Umgebungen. Nutzer können benutzerdefinierte Simulationsszenarien definieren, Agentenverhalten spezifizieren und vorimplementierte Algorithmen wie DQN, PPO und MADDPG verwenden. Das Framework unterstützt synchrones und asynchrones Training, wobei Agenten gleichzeitig oder abwechselnd interagieren können. Eingebaute Kommunikationsmodule erleichtern das Nachrichtenversand zwischen Agenten für Kooperationsstrategien. Die Konfiguration von Experimenten erfolgt vereinfacht über YAML-Dateien, und Ergebnisse werden automatisch in CSV oder TensorBoard protokolliert. Visualisierungsskripte helfen bei der Interpretation von Agentenbewegungen, Belohnungsentwicklung und Kommunikationsmustern. Für Forschungs- und Produktionsarbeit entwickelt, skaliert Multiagent_system nahtlos von Einzelmaschinen-Prototypen bis hin zu verteilter Schulung auf GPU-Clustern.

Avalon-LLM ist ein auf Python basierendes Multi-Agenten-KI-Framework, das es Nutzern ermöglicht, mehrere LLM-gesteuerte Agenten in einer koordinierten Umgebung zu orchestrieren. Jeder Agent kann mit spezifischen Tools konfiguriert werden – einschließlich Web-Suche, Dateioperationen und benutzerdefinierten APIs – um spezialisierte Aufgaben auszuführen. Das Framework unterstützt Speichermodule für die Speicherung von Gesprächskontexten und langfristigem Wissen, Chain-of-Thought-Schlussfolgerung zur Verbesserung der Entscheidungsfindung sowie integrierte Bewertungs-Pipelines zur Leistungsbenchmarking. Avalon-LLM bietet ein modulares Plugin-System, das es Entwicklern erleichtert, Komponenten wie Modellanbieter, Toolkits und Speicher zu ergänzen oder zu ersetzen. Mit einfachen Konfigurationsdateien und Kommandozeilenschnittstellen können Benutzer autonome KI-Workflows für Forschung, Entwicklung und Produktion bereitstellen, überwachen und erweitern.

Eunomia nutzt einen konfigurationsorientierten Ansatz, um KI-Agenten zu orchestrieren. Mit YAML definieren Benutzer Rollen, Prompt-Vorlagen, Tool-Integrationen, Speicher und Verzweigungslogik. Das Framework unterstützt synchrone/asynchrone Tools, retrieval-augmented Generation und Chain-of-Thought-Prompting. Ein erweiterbares Plugin-System erlaubt benutzerdefinierte Tools, Speicher-Backends und Log-Integrationen. Die CLI von Eunomia erstellt Projektstrukturen, validiert Konfigurationen und führt Agenten lokal oder in Cloud-Umgebungen aus. Damit können Teams schnell Prototypen entwickeln, Konversationsarbeitsabläufe iterieren und Agentenlösungen ohne umfangreiche Eigenentwicklung pflegen.

FreeThinker bietet eine modulare Architektur zur Definition von KI-Agenten, die Aufgaben autonom durch Nutzung großer Sprachmodelle, Speicher-Module und externer Tools ausführen können. Entwickler können Agenten über Python oder YAML konfigurieren, benutzerdefinierte Tools für Websuche, Datenverarbeitung oder API-Aufrufe integrieren und integrierte Planungsstrategien nutzen. Das Framework handhabt Schritt-für-Schritt-Ausführung, Kontextbeibehaltung und Ergebniszusammenfassung, sodass Agenten bei Forschung, Automatisierung oder Entscheidungsunterstützung automatisch arbeiten können.

OpenMAS ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und Bewertung von dezentralen KI-Agenten und Multi-Agenten-Koordinationsstrategien zu erleichtern. Es bietet eine modulare Architektur, die es ermöglicht, benutzerdefinierte Agentenverhalten, dynamische Umweltmodelle und Inter-Agenten-Nachrichtenaustauschprotokolle zu definieren. Das Framework unterstützt physikbasierte Simulation, ereignisgesteuerte Ausführung und Plugin-Integration für KI-Algorithmen. Benutzer können Szenarien über YAML oder Python konfigurieren, Agenteninteraktionen visualisieren und Leistungsmetriken mittels integrierter Analysewerkzeuge sammeln. OpenMAS beschleunigt die Prototypentwicklung in Forschungsbereichen wie Schwarmintelligenz, kooperative Robotik und verteilte Entscheidungsfindung.

Pillar ist ein umfassendes KI-Agenten-Framework, das die Entwicklung und den Einsatz intelligenter, mehrstufiger Workflows vereinfacht. Es verfügt über eine modulare Architektur mit Planern zur Aufgabenzerlegung, Speicherelementen für Kontextbeibehaltung und Ausführern, die Aktionen über externe APIs oder benutzerdefinierten Code ausführen. Entwickler können Agenten-Pipelines in YAML oder JSON definieren, beliebige LLM-Anbieter integrieren und die Funktionalität durch benutzerdefinierte Plugins erweitern. Pillar unterstützt Out-of-the-Box asynchrone Ausführung und Kontextverwaltung, reduziert Boilerplate-Code und beschleunigt die Markteinführung KI-gesteuerter Anwendungen wie Chatbots, Datenanalyse-Assistenten und automatisierte Geschäftsprozesse.

Simple Playgrounds bietet eine modulare Plattform zum Aufbau interaktiver 2D-Gitterumgebungen, in denen Agenten Labyrinthe erkunden, mit Objekten interagieren und Aufgaben erfüllen können. Benutzer definieren Umgebungslayouts, Objektverhalten und Belohnungsfunktionen mit einfachen YAML- oder Python-Skripten. Der integrierte Pygame-Renderer liefert eine Echtzeitvisualisierung, während eine schrittabhängige API eine nahtlose Integration mit RL-Bibliotheken wie Stable Baselines3 ermöglicht. Mit Unterstützung für Multi-Agent-Setups, Kollisionsdiagnose und anpassbare physikalische Parameter vereinfacht Simple Playgrounds die Prototypenerstellung, Benchmarking und pädagogische Demonstrationen von KI-Algorithmen.

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.

Agent Forge vereinfacht den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung von KI-Agenten durch CLI-Skelettbefehle, um Boilerplate-Code, Unterhaltungsvorlagen und Konfigurationseinstellungen zu generieren. Entwickler können Agentenrollen definieren, LLM-Anbieter anbinden und externe Tools wie Vektor-Datenbanken, REST-APIs und benutzerdefinierte Plugins mit YAML- oder JSON-Beschreibungen integrieren. Das Framework ermöglicht lokale Ausführung, interaktives Testen und Verpackung von Agenten als Docker-Images oder serverlose Funktionen für eine einfache Bereitstellung. Eingebaute Protokollierung, Umgebungsprofile und VCS-Hooks erleichtern Debugging, Zusammenarbeit und CI/CD-Pipelines. Diese flexible Architektur unterstützt die Erstellung von Chatbots, autonomen Forschungsassistenten, Kundendienst-Bots und automatisierten Datenverarbeitungs-Workflows mit minimalem Setup.

Agent Nexus bietet eine modulare Architektur für das Design, die Konfiguration und den Betrieb von verbundenen KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Entwickler können Agenten dynamisch registrieren, Verhalten durch Python-Module anpassen und Kommunikationspipelines über einfache YAML-Konfigurationen definieren. Der integrierte Nachrichtenrouter stellt einen zuverlässigen Datenfluss zwischen den Agenten sicher, während integrierte Logging- und Überwachungstools die Leistung überwachen und Workflows debuggen. Mit Unterstützung für beliebte KI-Bibliotheken wie OpenAI und Hugging Face vereinfacht Agent Nexus die Integration verschiedenster Modelle. Ob bei der Prototypenentwicklung für Forschungs-Experimente, beim Aufbau automatisierter Kundenservice-Assistenten oder bei der Simulation Multi-Agenten-Umgebungen, Agent Nexus vereinfacht die Entwicklung und das Testen kollaborativer KI-Systeme – von wissenschaftlicher Forschung bis hin zu kommerziellen Anwendungen.

AgentIn ist ein auf Python basiertes KI-Agenten-Framework, das die Entwicklung dialog- und aufgabengetriebener Agenten beschleunigt. Es bietet integrierte Speicher-Module zur Kontextpersistenz, dynamische Tool-Integration zum Aufruf externer APIs oder lokaler Funktionen sowie ein flexibles Prompt-Template-System für individuelle Interaktionen. Die Orchestrierung mehrerer Agents ermöglicht parallele Workflows, während Logging und Caching Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit verbessern. Es ist leicht konfigurierbar über YAML oder Python-Code, unterstützt gängige LLM-Anbieter und kann mit eigenen Plugins erweitert werden.

Agent-Baba bietet ein umfassendes Toolkit zum Erstellen und Verwalten autonomer KI-Agenten, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind. Es bietet eine Plugin-Architektur zur Erweiterung der Funktionen, ein Speichersystem für den Gesprächskontext und Workflow-Automatisierung für sequenzielle Aufgaben. Entwickler können Werkzeuge wie Web-Scraper, Datenbanken und benutzerdefinierte APIs in Agenten integrieren. Das Framework vereinfacht die Konfiguration durch deklarative YAML- oder JSON-Schemas, unterstützt die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und stellt Überwachungsdashboards bereit, um die Leistung und Protokolle der Agenten zu verfolgen, was iterative Verbesserungen und nahtlose Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen ermöglicht.

Cognita bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von RAG-Anwendungen: Dokumente aufnehmen und indexieren, aus OpenAI, TrueFoundry oder Drittanbieter-Einbettungen wählen und Abriefpipelines per YAML oder Python DSL konfigurieren. Das integrierte Frontend-UI ermöglicht es, Anfragen zu testen, Retrieval-Parameter anzupassen und die Vektoraüähnlichkeit zu visualisieren. Nach der Validierung bietet Cognita Deployment-Vorlagen für Kubernetes und serverlose Umgebungen, sodass Sie skalierbare, wissensbasierte KI-Assistenten in der Produktion mit Überwachung und Sicherheit bereitstellen können.

Dive ist ein auf Python basierendes Open-Source-Framework, das für die Erstellung und den Betrieb autonomer KI-Agenten entwickelt wurde, die Mehrschrittaufgaben mit minimalem manuellen Eingriff ausführen können. Durch die Definition von Agent-Profilen in einfachen YAML-Konfigurationsdateien können Entwickler APIs, Werkzeuge und Speichermodule für Aufgaben wie Datenabruf, Analyse und Pipeline-Orchestrierung angeben. Dive verwaltet Kontext, Zustand und Prompt-Engineering und ermöglicht flexible Workflows mit integriertem Fehlerhandling und Logging. Seine modularen Komponenten und die Unterstützung für eine Vielzahl von Sprachmodellen und Abrufsystemen erleichtern die Zusammenstellung von Agenten für Automatisierung im Kundenservice, Inhaltserstellung und DevOps-Prozesse. Das Framework skaliert von Prototypen bis hin zur Produktion und bietet CLI-Befehle und API-Endpunkte zur nahtlosen Integration in bestehende Systeme.

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.

Ollama Workflows ist eine Open-Source-Bibliothek konfigurierbarer KI-Agenten-Pipelines, die auf dem Ollama LLM-Framework aufbauen. Es bietet Dutzende einsatzbereiter Workflows – wie Zusammenfassung, Übersetzung, Code-Review, Datenextraktion, E-Mail-Entwurf und mehr – die in YAML- oder JSON-Definitionen miteinander verknüpft werden können. Nutzer installieren Ollama, klonen das Repository, wählen oder passen einen Workflow an und führen ihn über CLI aus. Alle Prozesse erfolgen lokal auf Ihrem Rechner, was den Datenschutz gewährleistet und eine schnelle Iteration sowie konsistente Ergebnisse über Projekte hinweg ermöglicht.