Agent Script stellt eine deklarative Skripting-Schicht über großen Sprachmodellen bereit, mit der Sie YAML- oder JSON-Skripte schreiben können, die Arbeitsabläufe des Agents, Tool-Aufrufe und Speichernutzung definieren. Sie können OpenAI, lokale LLMs oder andere Anbieter anschließen, externe APIs als Werkzeuge integrieren und Backend-Speicher für Langzeit- oder Kurzzeitspeicher konfigurieren. Das Framework verwaltet Kontext, asynchrone Ausführung und detailliertes Logging standardmäßig. Mit minimalem Code können Sie Chatbots, RPA-Workflows, Datenauszug-Agenten oder benutzerdefinierte Steuerungsschleifen prototypisieren, was die Erstellung, das Testen und den Einsatz KI-gestützter Automatisierungen erleichtert.

Fast-LLM-Agent-MCP ist ein leichtgewichtiges, Open-Source-Python-Framework zum Aufbau von KI-Agenten, die Speichermanagement, Denk-Ketten-Logik und Mehrschrittplanung kombinieren. Entwickler können es mit OpenAI, Azure OpenAI, lokalem Llama und anderen Modellen integrieren, um Konversationskontext zu bewahren, strukturierte Denkpfade zu generieren und komplexe Aufgaben in ausführbare Unteraufgaben zu zerlegen. Das modulare Design ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Werkzeuge und Speichersysteme, ideal für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Entscheidungsunterstützungssysteme und automatisierte Kundensupport-Bots.

SelfDrivingCarSimulator ist ein leichtgewichtiges Python-Framework, das auf Pygame basiert und eine 2D-Fahrumgebung für das Training autonomer Fahrzeugagenten mit Reinforcement Learning bietet. Es unterstützt anpassbare Streckenlayouts, konfigurierbare Sensorsysteme (wie LiDAR und Kameraemulation), Echtzeitvisualisierung und Leistungsprotokollierung. Entwickler können ihre RL-Algorithmen integrieren, Physikparameter anpassen und Metriken wie Geschwindigkeit, Kollisionsrate und Belohnungsfunktionen überwachen, um Forschungs- und Bildungsprojekte im Bereich des selbstfahrenden Autos schnell voranzutreiben.

AgentSimJS wurde entwickelt, um die Erstellung und Ausführung großskaliger, agentenbasierter Modelle in JavaScript zu vereinfachen. Mit seiner modularen Architektur können Entwickler Agenten mit eigenen Zuständen, Sensoren, Entscheidungsfunktionen und Aktuatoren definieren und sie in dynamische Umgebungen integrieren, die durch Globale Variablen parametrisiert sind. Das Framework steuert diskrete Zeitschritt-Simulationen, verwaltet eventgesteuerten Nachrichtenverkehr zwischen Agenten und protokolliert Interaktionsdaten für die Analyse. Visualisierungsmodule unterstützen Echtzeit-Renderings mithilfe von HTML5 Canvas oder externen Bibliotheken, während Plugins die Integration mit statistischen Tools ermöglichen. AgentSimJS läuft sowohl in modernen Webbrowsern als auch in Node.js, was es für interaktive Webanwendungen, wissenschaftliche Forschung, Bildungsinstrumente und schnelle Prototypenentwicklung bei Schwarmintelligenz, Menschenmengenbewegungen oder verteilten KI-Experimenten geeignet macht.

DocumentAI-Backend ist ein leichtgewichtiges Backend-Framework, das die Extraktion von Text, Formularfeldern und strukturierten Daten aus Dokumenten automatisiert. Es bietet REST-API-Endpunkte zum Hochladen von PDFs oder Bildern, verarbeitet sie mit Google Document AI und OCR-Fallback und gibt geparste Ergebnisse im JSON-Format zurück. Entwickelt mit Python, FastAPI und Docker, ermöglicht es eine schnelle Integration in bestehende Systeme, skalierbare Deployments und Anpassungen durch konfigurierbare Pipelines und Middleware.