Semi Agent bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von KI-Agenten, die planen, Aktionen ausführen und Kontext über die Zeit hinweg erinnern können. Es integriert sich mit beliebten Sprachmodellen, unterstützt Tool-Definitionen für spezielle Funktionen und liest konversationellen oder auf Aufgaben ausgerichteten Speicher. Entwickler können Schritt-für-Schritt-Pläne definieren, externe APIs oder Skripte als Tools einbinden und integrierte Protokollierung nutzen, um das Verhalten der Agenten zu debuggen und zu optimieren. Das Open-Source-Design und die Python-Basis ermöglichen einfache Anpassungen, Erweiterungen und Integration in bestehende Pipelines.

Bot-With-Plan bietet eine modulare Python-Vorlage zum Erstellen von KI-Agenten, die zuerst einen detaillierten Plan vor der Ausführung generieren. Es nutzt OpenAI GPT, um Benutzeranweisungen zu analysieren, Aufgaben in sequenzielle Schritte zu zerlegen, den Plan zu validieren und anschließend jeden Schritt durch externe Tools wie Websuche oder Rechner auszuführen. Das Framework umfasst Prompt-Management, Plan-Parsing, Ausführungssteuerung und Fehlerbehandlung. Durch die Trennung von Planungs- und Ausführungsphasen bietet es bessere Kontrolle, einfacheres Debugging und eine klare Struktur für die Erweiterung mit neuen Tools oder Fähigkeiten.

AutoGPT Planner Plugin integriert sich nahtlos mit Auto-GPT, um umfassende Benutzerziele in umsetzbare Schritte zu verwandeln. Es nutzt OpenAI-Sprachmodelle zur Generierung von Aufgabenlisten, zum Aufbau von Abhängigkeiten und zur Optimierung der Ausführungsreihenfolge. Benutzer geben ein Ziel vor, und das Plugin zerlegt es in Unteraufgaben, priorisiert diese nach Wichtigkeit oder Fristen und liefert einen verfeinerten Plan. Das Plugin unterstützt iterative Verfeinerung, sodass sich Pläne an veränderte Ziele anpassen können. Es ist ideal für Projektplanung, Content-Roadmaps, Forschungsagenda und Szenarien, die strukturierte Mehrstufen-Workflows erfordern.