Esquilax ist ein leichtgewichtiges TypeScript-Framework, das für den Aufbau und die Orchestrierung komplexer KI-Agenten-Workflows entwickelt wurde. Es bietet Entwicklern eine klare API, um Agenten deklarativ zu definieren, Speichermodule zuzuweisen und benutzerdefinierte Plugin-Aktionen wie API-Aufrufe oder Datenbankabfragen zu integrieren. Mit integrierter Unterstützung für Kontextmanagement und Multi-Agenten-Koordination vereinfacht Esquilax die Erstellung von Chatbots, digitalen Assistenten und automatisierten Prozessen. Seine ereignisgesteuerte Architektur ermöglicht das Ketten oder dynamische Auslösen von Aufgaben, während Logging- und Debugging-Tools vollständige Einblicke in die Interaktionen der Agenten bieten. Durch die Abstraktion von Boilerplate-Code hilft Esquilax Teams, skalierbare KI-gesteuerte Anwendungen schnell zu prototypisieren.

RL Shooter ist ein Python-basiertes Framework, das ViZDoom mit OpenAI Gym APIs integriert, um eine flexible Verstärkendes Lernumgebung für FPS-Spiele zu schaffen. Benutzer können benutzerdefinierte Szenarien, Karten und Belohnungsstrukturen definieren, um Agenten bei Navigation, Zielerkennung und Schießaufgaben zu trainieren. Mit anpassbaren Beobachtungsrahmen, Aktionsräumen und Protokollierungseinrichtungen unterstützt es beliebte Deep-RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und RLlib, und ermöglicht klare Leistungsmessung und Reproduzierbarkeit in den Experimenten.

LiteMultiAgent bietet ein modulares SDK zum Erstellen und Ausführen mehrerer KI-Agenten parallel oder sequenziell, jeder mit eindeutigen Rollen und Verantwortlichkeiten. Es stellt integrierte Speichersysteme, Nachrichtenschienen, Plugin-Adapter und Ausführungsloops bereit, um komplexe Inter-Agenten-Kommunikation zu verwalten. Nutzer können das Verhalten der Agenten anpassen, externe Tools oder APIs integrieren und Gespräche über Protokolle überwachen. Das leichte Design und das Abhängigkeitsmanagement machen es ideal für schnelle Prototypentwicklung und den Einsatz in produktiven kollaborativen KI-Workflows.

RL-Agents ist ein forschungsorientiertes Verstärkungslern-Framework, das auf PyTorch aufbaut und beliebte RL-Algorithmen aus wertbasierten, politikbasierten und actor-critic-Methoden bündelt. Die Bibliothek verfügt über eine modulare Agent-API, GPU-Beschleunigung, nahtlose Integration mit OpenAI Gym und integrierte Logging- und Visualisierungstools. Benutzer können Hyperparameter konfigurieren, Trainingsabläufe anpassen und die Leistung mit wenigen Zeilen Code benchmarken, was RL-Agents ideal für wissenschaftliche Forschung, Prototyping und industrielle Experimente macht.