ROCKET-1 ist eine Open-Source-Plattform zur Orchestrierung von KI-Agenten, die für den Aufbau fortschrittlicher Multi-Agentensysteme entwickelt wurde. Es ermöglicht Nutzern, Agenten-Pipelines mit einer modularen API zu definieren, was die nahtlose Verkettung von Sprachmodellen, Plugins und Datenspeichern ermöglicht. Zu den Kernfunktionen gehören semantischer Speicher zur Beibehaltung des Kontexts über Sitzungen hinweg, dynamische Tool-Integration für externe APIs und Datenbanken sowie integrierte Überwachungs-Dashboards zur Leistungsüberwachung. Entwickler können Workflows mit minimalem Code anpassen, horizontal skalieren durch containerisierte Deployments und die Funktionalität durch eine Plugin-Architektur erweitern. ROCKET-1 unterstützt Echtzeit-Debugging, automatisierte Wiederholungen und Sicherheitskontrollen, ideal für Kundenservice-Bots, Forschungsassistenten und Unternehmensautomatisierungsaufgaben.

VacuumWorld ist eine Open-Source-Simulationsplattform, die die Entwicklung und Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen erleichtert. Es bietet rasterbasierte Umgebungen, in denen virtuelle Staubsauger-Agenten operieren, um Schmutzpartikel in anpassbaren Layouts zu erkennen und zu entfernen. Benutzer können Parameter wie Rastergröße, Schmutzverteilung, stochastisches Bewegungsrauschen und Belohnungsstrukturen anpassen, um unterschiedliche Szenarien zu modellieren. Das Framework unterstützt integrierte Kommunikationsprotokolle für Agenten, Visualisierungs-Dashboards in Echtzeit und Logging-Tools für Leistungsüberwachung. Mit einfachen Python-APIs können Forscher ihre RL-Algorithmen schnell integrieren, kooperative oder wettbewerbsorientierte Strategien vergleichen und reproduzierbare Experimente durchführen, wodurch VacuumWorld ideal für akademische Forschung und Lehre ist.

SARL ist eine für Entscheidungsfindung geeignete Sprache und unterstützt die dynamische Entwicklung mit der Eclipse IDE, bietet Editor-Unterstützung, Codegenerierung, Debugging- und Test-Tools. Der Laufzeitmotor kann auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden, einschließlich Simulationsframeworks (z.B. MadKit, Janus) und realen Systemen in Robotik und IoT. Entwickler können komplexe MAS-Anwendungen durch Zusammenstellen modularer Fähigkeiten und Protokolle strukturieren, um die Entwicklung adaptiver, verteilter KI-Systeme zu vereinfachen.

MultiAgentModel stellt eine einheitliche API bereit, um benutzerdefinierte Umgebungen und Agentenklassen für Multi-Agenten-Szenarien zu definieren. Entwickler können Beobachtungs- und Aktionsräume, Belohnungsstrukturen und Kommunikationskanäle spezifizieren. Unterstützt werden beliebte RL-Algorithmen wie PPO, DQN und A2C, die mit minimaler Konfiguration trainiert werden können. Echtzeit-Visualisierungstools helfen dabei, Agenteninteraktionen und Leistungsmetriken zu überwachen. Die modulare Architektur gewährleistet eine einfache Integration neuer Algorithmen und benutzerdefinierter Module. Es enthält außerdem ein flexibles Konfigurationssystem für Hyperparameter-Optimierung, Logging-Utilities für Versuchsverfolgung und ist kompatibel mit OpenAI Gym-Umgebungen für nahtlose Portabilität. Benutzer können an gemeinsamen Umgebungen zusammenarbeiten und protokollierte Sitzungen zur Analyse wiedergeben.

Das Berkeley Pacman Projects-Repository bietet eine modulare Python-Codebasis, in der Nutzer KI-Agenten in einem Pacman-Maze bauen und testen. Es führt Lernende durch uninformed und informed Search (DFS, BFS, A*), adversariale Multi-Agenten-Suche (Minimax, Alpha-Beta-Pruning) sowie Reinforcement Learning (Q-Learning mit Merkmalextraktion). Integrierte grafische Interfaces visualisieren das Verhalten der Agenten in Echtzeit, während eingebaute Tests und Autograders die Korrektheit prüfen. Durch Iteration an Algorithmus-Implementierungen gewinnen Nutzer praktische Erfahrung in Zustandsraumexploration, Heuristik-Design, adversarialer Argumentation und Belohnungsbasiertem Lernen innerhalb eines einheitlichen Spiels.

ComfyUI LLM Party erweitert die Node-basierte Umgebung von ComfyUI durch eine Reihe von LLM-gestützten Knoten, die für die Orchestrierung von Texteingaben zusammen mit visuellen AI-Workflows entwickelt wurden. Es bietet Chat-Knoten, um mit großen Sprachmodellen zu interagieren, Speicher-Knoten für die Kontextbeibehaltung und Routing-Knoten für die Verwaltung von Multi-Agenten-Dialogen. Nutzer können Sprachgenerierung, Zusammenfassung und Entscheidungsoperationen innerhalb ihrer Pipelines verketten, um Text-AI mit Bildgenerierung zu verbinden. Die Erweiterung unterstützt außerdem benutzerdefinierte Eingabeaufforderungsvorlagen, Variablenverwaltung und bedingte Verzweigungen, die es Kreativen ermöglichen, Erzählungen, Bildunterschriften und dynamische Szenenbeschreibungen zu automatisieren. Das modulare Design ermöglicht eine nahtlose Integration mit bestehenden Knoten und befähigt Künstler und Entwickler, komplexe KI-Agenten-Workflows ohne Programmierkenntnisse zu erstellen.

Octagon Agents ist eine Enterprise-Plattform, die Entwicklern und Organisationen ermöglicht, autonome KI-Agenten zu erstellen, zu orchestrieren und zu skalieren. Es verfügt über einen visuellen Workflow-Editor und SDKs für Python und JavaScript, mit denen Benutzer das Verhalten von Agenten konfigurieren, externe APIs integrieren und zustandsbehaftete Speicher verwalten können. Agenten können zu komplexen Pipelines verbunden werden, um Entscheidungsfindung bei mehreren Aufgaben wie Datenerfassung, Analyse und automatisierten Antworten zu ermöglichen. Mit Dashboards für Echtzeitüberwachung, Protokollierung und Wiederholmechanismen sorgt Octagon Agents für Zuverlässigkeit und Nachverfolgbarkeit in Produktionsumgebungen. Zudem bieten integrierte Authentifizierung und Verschlüsselung einen robusten Schutz, was es für sensible geschäftliche Anwendungen geeignet macht. Teams können Agenten in Cloud- oder On-Premise-Infrastrukturen bereitstellen, um hohe Verfügbarkeit und Leistung zu erzielen.

VMAS ist ein umfassendes Toolkit zum Aufbau und Training von Multi-Agenten-Systemen mit Deep Reinforcement Learning. Es unterstützt GPU-basiertes Parallel-Rendering von Hunderten von Umgebungsinstanzen, ermöglicht Hochdurchsatz-Datensammlung und skalierbares Training. VMAS umfasst Implementierungen populärer MARL-Algorithmen wie PPO, MADDPG, QMIX und COMA sowie modulare Politik- und Umfeldschnittstellen für schnelle Prototypisierung. Das Framework erleichtert zentrales Training mit dezentraler Ausführung (CTDE), bietet anpassbare Belohnungsformung, Beobachtungsräume und Callback-Hooks für Logging und Visualisierung. Mit seinem modularen Design integriert sich VMAS nahtlos mit PyTorch-Modellen und externen Umgebungen und ist ideal für Forschung in kooperativen, konkurrierenden und gemischten Aufgaben in Robotik, Verkehrssteuerung, Ressourcenverwaltung und Spiel-KI-Szenarien.

A2A (Agent-to-Agent Architecture) ist ein von Google entwickeltes Open-Source-Framework, das die Entwicklung und Betrieb verteilter KI-Agenten ermöglicht, die gemeinsam arbeiten. Es bietet modulare Komponenten zum Definieren von Agentenrollen, Kommunikationskanälen und gemeinsamem Speicher. Entwickler können verschiedene LLM-Anbieter integrieren, das Verhalten der Agenten anpassen und mehrstufige Workflows orchestrieren. A2A beinhaltet integrierte Überwachung, Fehlerverwaltung und Replay-Funktionen zur Nachverfolgung von Agenteninteraktionen. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Protokolls für Agentenerkennung, Nachrichtenübermittlung und Aufgabenverteilung vereinfacht A2A komplexe Koordinationsmuster und erhöht die Zuverlässigkeit beim Skalieren von agentenbasierten Anwendungen in verschiedenen Umgebungen.

Das Agent Communication Protocol (ACP) ist ein formaler Rahmen, der eine nahtlose Interaktion zwischen autonomen KI-Agenten ermöglicht. ACP spezifiziert eine Reihe von Nachrichtentypen, Headern und Nutzlastkonventionen sowie Mechanismen zur Entdeckung und Registrierung von Agenten. Es unterstützt Gesprächsverfolgung, Versionsverhandlung und standardisierte Fehlerberichterstattung. Durch die Bereitstellung von sprachunabhängigen JSON-Schemas und transportunabhängigen Bindings reduziert ACP die Integrationskomplexität und ermöglicht Entwicklern die Erstellung skalierbarer, interoperabler Multi-Agenten-Systeme für Kundenservice-Chatbots, Roboterschwärme, IoT-Orchestrierung und kollaborative KI-Workflows.

AI-Agentic Machine Translation ist ein Open-Source-Framework, das für Forschung und Entwicklung im Bereich maschineller Übersetzungen entwickelt wurde. Es orchestriert drei Kern-Agents – einen Generator, einen Evaluator und einen Refiner – die gemeinsam Übersetzungen produzieren, bewerten und verbessern. Das System basiert auf PyTorch und Transformer-Modellen, unterstützt überwachte Vortrainings, Reinforcement-Learning-Optimierung und konfigurierbare Agenten-Policies. Nutzer können auf Standard-Datensätzen benchmarken, BLEU-Scores verfolgen und die Pipeline mit eigenen Agents oder Reward-Funktionen erweitern, um die Zusammenarbeit von Agenten bei Übersetzungsaufgaben zu erforschen.

AI-Agents bietet eine modulare Architektur zum Definieren und Ausführen von Python-basierten KI-Agenten. Entwickler können das Verhalten der Agenten konfigurieren, externe APIs oder Tools integrieren und den Speicher der Agenten über Sitzungen hinweg verwalten. Es nutzt beliebte LLMs, unterstützt Multi-Agenten-Zusammenarbeit und ermöglicht pluginbasierte Erweiterungen für komplexe Workflows wie Datenanalyse, automatisierten Support und personalisierte Assistenten.

Agent4Edu ist ein Python-basiertes KI-Agenten-Framework, das automatisierte, intelligente Interaktionen für Lehren und Lernen unterstützt. Es steuert mehrere Agenten—wie Fragegenerierung, Feedback- und Analyse-Agenten—, die von großen Sprachmodellen und Domänen-Wissensgraphen angetrieben werden. Lehrer können Lehrpläne und Wissensquellen definieren, dann Agent4Edu einsetzen, um Übungen zu erstellen, Einsendungen zu bewerten, Lernfortschritte zu verfolgen und Lernmaterialien zu empfehlen. Die Plugin-Architektur ermöglicht die Integration mit beliebten LMS-Plattformen via REST-APIs oder direkte Datenbankverbindungen. Eingebaute Werkzeuge zur Anpassung von Prompts, Feinabstimmung von Modellen und Visualisierung der Schülerleistung machen Agent4Edu zu einer umfassenden Lösung für personalisierte, datengetriebene Bildung.

Agents with ADK ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, vereinfacht. Es beinhaltet modulare Agentenvorlagen, integriertes Speicher-Management, Tool-Ausführungs-Schnittstellen und Multi-Agenten-Koordinationsfähigkeiten. Entwickler können problemlos benutzerdefinierte Funktionen oder externe APIs integrieren, Planungs- und Reasoning-Ketten konfigurieren und die Interaktionen der Agenten überwachen. Das Framework unterstützt die Integration mit verbreiteten LLM-Anbietern und bietet Protokollierung, Wiederholungslogik und Erweiterbarkeit für den Produktionseinsatz.

Agent Studio ist eine umfassende Entwicklungsumgebung für KI-Agenten, die darauf ausgelegt ist, die Komplexität bei der Erstellung intelligenter Workflows zu reduzieren. Über eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche definieren Nutzer das Verhalten des Agenten, indem Komponenten wie Prompt-Vorlagen, Speicher-Connectors (Vektorspeicher), API-Integrationen (z.B. Webhooks, Datenbanken) und Kontrollflüsse verbunden werden. Die Plattform unterstützt Plug-and-Play-Toolkits für Aufgaben wie Dokumentenanalyse, Websuche, Terminplanung und E-Mail-Automatisierung. Erweiterte Funktionen umfassen Versionierung der Agentenkonfigurationen, Multi-Agenten-Kollaborationsräume sowie eingebaute Logs und Metrik-Dashboards zum Überwachen der Leistungsfähigkeit und zum Debuggen. Durch die Abstraktion von Boilerplate-Code beschleunigt Agent Studio den Zyklus von der Idee bis zur Produktion und ermöglicht Teams, schnell und zuverlässig Anwendungsfälle wie Kundenservice-Bots, Datenassistenten und Prozessautomatisierungstools umzusetzen.

AgentForge bietet eine strukturierte Umgebung zur Definition, Kombination und Orchestrierung einzelner KI-Fähigkeiten zu kohäsiven autonomen Agenten. Es unterstützt Gesprächsspeicher für Kontextbeibehaltung, Plugin-Integration für externe Dienste, Multi-Agenten-Kommunikation, Aufgabenplanung und Fehlerbehandlung. Entwickler können benutzerdefinierte Skill-Handler konfigurieren, integrierte Module für natürlichsprachliches Verstehen nutzen und mit beliebten LLMs wie OpenAIs GPT-Serie verbinden. Das modulare Design von AgentForge beschleunigt Entwicklungszyklen, erleichtert Tests und vereinfacht die Bereitstellung von Chatbots, virtuellen Assistenten, Datenanalyse-Agenten und domänspezifischen Automatisierungs-Bots.

Agents-Prompts ist ein umfassendes GitHub-Repository, das Entwicklern eine strukturierte Sammlung anpassbarer Vorlage-Vorlagen für den Aufbau intelligenter KI-Agenten bietet. Diese Vorlagen decken Kernfunktionen wie Speicherverwaltung, dynamische Anweisungsaktualisierung, Multi-Agent-Orchestrierung, Entscheidungslogik und API-Integration ab. Nutzer können Vorlagen kombinieren, um Agentenrollen, Aufgaben und Gesprächsabläufe zu definieren, was schnelle Experimente und Prototypen ermöglicht. Das Repository enthält außerdem Code-Beispiele für die Schnittstellen zu führenden LLM-Diensten, Beispiele für die Verkettung von Agentenaktionen und Richtlinien für bewährte Verfahren bei der Gestaltung autonomer Workflows. Durch die Nutzung dieser wiederverwendbaren Vorlage-Muster können Teams die Entwicklung beschleunigen, Konsistenz zwischen Agenten wahren und sich auf höhere Anwendungsebene konzentrieren anstatt auf low-level Prompt-Engineering.

AgentVerse ist so konzipiert, dass es die Erstellung von Multi-Agenten-Architekturen erleichtert, indem eine Reihe wiederverwendbarer Module und Abstraktionen bereitgestellt werden. Benutzer können einzigartige Agentenklassen mit benutzerdefinierter Entscheidungslogik definieren, Kommunikationskanäle für Nachrichtenübermittlung einrichten und Umweltbedingungen simulieren. Die Plattform unterstützt synchrone und asynchrone Interaktionen zwischen Agenten, was komplexe Arbeitsabläufe wie Verhandlungen, Aufgaben Delegation und kooperative Problemlösung ermöglicht. Mit integrierter Protokollierung und Überwachung können Entwickler Agentenaktionen nachverfolgen und Leistungskennzahlen bewerten. AgentVerse enthält auch Vorlagen für häufige Anwendungsfälle wie autonome Erkundung, Handelssimulationen und kollaborative Inhaltsgenerierung. Durch sein plug-in-fähiges Design lässt sich externe Machine-Learning-Modelle wie Sprachmodelle oder Reinforcement-Learning-Algorithmen nahtlos integrieren, was Flexibilität für verschiedene KI-gesteuerte Anwendungen bietet.

CrewAI ist ein modular aufgebautes Python-Framework zum Bau vollständig autonomer KI-Agenten. Es bietet zentrale Komponenten wie einen Agenten-Orchestrator für Planung und Entscheidungsfindung, eine Tool-Integrationsschicht für den Anschluss externer APIs oder maßgeschneiderter Aktionen und ein Gedächtnismodul zum Speichern und Erinnern des Kontexts über Interaktionen hinweg. Entwickler definieren Aufgaben, registrieren Werkzeuge, konfigurieren Gedächtnissysteme und starten dann Agenten, die Mehrstufen-Arbeitsabläufe planen, Aktionen ausführen und auf Ergebnisse reagieren können. CrewAI ist ideal für die Erstellung intelligenter Assistenten, automatisierter Workflows und Forschungsprototypen.

AIGC Agents ist ein modularer, Open-Source-Framework, der die Erstellung und Bereitstellung intelligenter Reiseassistenten vereinfacht. Es bietet vorgefertigte Komponenten für natürlichsprachliches Verstehen, Reiseplanung, Flug- und Hotelsuche sowie Multi-Agenten-Orchestrierung. Entwickler können Eingabeaufforderungen anpassen, Tool-Schnittstellen definieren und Funktionen mit neuen APIs erweitern. Das Framework unterstützt Python-basierte Pipelines, RESTful-Endpunkte und containerisierte Bereitstellung, was es sowohl für Prototypen als auch für die Produktion geeignet macht. Mit integriertem Fehlerhandling, Logging und sicherer Schlüsselverwaltung beschleunigt AIGC Agents die Entwicklung robuster, reisezentrierter KI-Chat-Anwendungen.