Das Goat SDK ist darauf ausgelegt, die Erstellung und Koordination von KI-Agenten in Go zu vereinfachen. Es bietet pluggable LLM-Integrationen (OpenAI, Anthropic, Azure, lokale Modelle), ein Tool-Register für benutzerdefinierte Aktionen und Speichervorrichtungen für zustandsbehaftete Gespräche. Entwickler können Ketten, Repräsentationsstrategien und Publisher definieren, um Interaktionen über CLI, WebSocket, REST-Endpunkte oder eine integrierte Web UI auszugeben. Goat unterstützt Streaming-Antworten, anpassbares Logging und einfache Fehlerbehandlung. Durch die Kombination dieser Komponenten können Sie Chatbots, Automatisierungs-Workflows und Entscheidungs-Unterstützungssysteme in Go mit minimalem Boilerplate entwickeln, wobei Sie die Flexibilität behalten, Anbieter und Tools nach Bedarf auszutauschen oder zu erweitern.

GRASP bietet eine strukturierte Pipeline zum Aufbau von KI-Agenten in TypeScript- oder JavaScript-Umgebungen. Im Kern definieren Entwickler Agenten, indem sie eine Reihe von Werkzeugen—Funktionen oder externe API-Connectoren—registrieren und Prompt-Vorlagen festlegen, die das Verhalten des Agenten steuern. Eingebaute Speicher-Module erlauben es Agenten, Kontextinformationen zu speichern und abzurufen, was Mehrrunden-Konversationen mit persistentem Zustand ermöglicht. Die Planungs-Komponente steuert die Auswahl und Ausführung der Werkzeuge basierend auf Nutzerinput, während die Ausführungsschicht API-Aufrufe und Ergebnishandhabung übernimmt. Das Plugin-System von GRASP unterstützt benutzerdefinierte Erweiterungen wie Retrieval-augmented Generation (RAG), Aufgabenerstellung und Logging. Das modulare Design ermöglicht es Teams, nur die benötigten Komponenten zu wählen und so die Integration mit bestehenden Systemen und Diensten für Chatbots, virtuelle Assistenten und automatisierte Workflows zu erleichtern.

Haystack wurde entwickelt, um Entwicklern zu helfen, ganz einfach maßgeschneiderte Suchlösungen zu erstellen, die von den neuesten Fortschritten im maschinellen Lernen profitieren. Mit seinen Komponenten wie Dokumentenspeichern, Suchmodulen und Lesemodulen kann Haystack eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen und Anfragen effektiv verarbeiten. Seine modulare Architektur unterstützt gemischte Suchstrategien, einschließlich semantischer Suche und traditioneller schlüsselwortbasierter Suche, wodurch es zu einem vielseitigen Werkzeug für Unternehmen wird, die ihre Suchfähigkeiten verbessern möchten.

Hive ist eine robuste Plattform zur Orchestrierung von KI-Agenten, die für Node.js-Umgebungen entwickelt wurde. Sie bietet ein modulares System zur Definition, Verwaltung und Ausführung mehrerer KI-Agenten in parallelen oder sequenziellen Workflows. Jeder Agent kann mit spezifischen Rollen, Prompt-Vorlagen, Speicherlöschen und externen Tool-Integrationen wie APIs oder Plugins konfiguriert werden. Hive optimiert die Kommunikationspfade zwischen Agenten, ermöglicht den Datenaustausch, Entscheidungsfindung und die Aufgabenübertragung. Das erweiterbare Design erlaubt es Entwicklern, benutzerdefinierte Utilities zu implementieren, Ausführungsprotokolle zu überwachen und Agenten in großem Maßstab bereitzustellen. Zudem umfasst Hive Funktionen wie Fehlerbehandlung, Wiederholungsrichtlinien und Leistungsoptimierungen, um zuverlässige Automatisierung zu gewährleisten. Mit minimalem Setup können Teams komplexe KI-gestützte Dienste prototypisieren, darunter Chatbots, Datenanalysetools und Content-Generatoren.

Die IntelligentMASPlatform wurde entwickelt, um die Entwicklung und Bereitstellung von Multi-Agenten-Systemen zu beschleunigen, indem eine modulare Architektur mit separaten Agenten-, Umwelt- und Dienstschichten angeboten wird. Agenten kommunizieren mit FIPA-konformen ACL-Nachrichten, was dynamische Verhandlungen und Koordination ermöglicht. Das Framework enthält einen vielseitigen Umgebungsasimulator, der es Entwicklern erlaubt, komplexe Szenarien zu modellieren, Agentenaufgaben zu planen und Interaktionen in Echtzeit über ein integriertes Dashboard zu visualisieren. Für fortgeschrittene Verhaltensweisen integriert es Verstärkungslernmodule und unterstützt benutzerdefinierte Verhaltensplugin. Deployment-Werkzeuge ermöglichen das Paketieren von Agenten in eigenständige Anwendungen oder verteilte Netzwerke. Darüber hinaus erleichtert die API des Frameworks die Integration mit Datenbanken, IoT-Geräten oder Drittanbieter-KI-Diensten, was es für Forschung, industrielle Automatisierung und Smart-City-Anwendungsfälle geeignet macht.

KitchenAI ist ein Open-Source-Steuerungssystem, das entwickelt wurde, um die Orchestrierung von KI-Frameworks zu vereinfachen. Es ermöglicht den Benutzern, verschiedene KI-Implementierungen über einen einzigen, standardisierten API-Endpunkt zu verwalten. Die KitchenAI-Plattform unterstützt eine modulare Architektur, Echtzeitüberwachung und Hochleistungsnachrichten, die eine einheitliche Schnittstelle für die Integration, Bereitstellung und Überwachung von KI-Workflows bereitstellt. Es ist frameworkunabhängig und kann auf verschiedenen Plattformen wie AWS, GCP und in lokalen Umgebungen bereitgestellt werden.

LAWLIA bietet eine strukturierte Schnittstelle zur Definition von Agentenverhalten, Plugin-Tools und Speicherverwaltung für konversationale oder autonome Workflows. Entwickler können mit gängigen LLM-APIs integrieren, Prompt-Vorlagen konfigurieren und benutzerdefinierte Tools wie Suche, Taschenrechner oder Datenbank-Connector registrieren. Über die Agent-Klasse übernimmt LAWLIA Planung, Aktionsausführung und Antwortinterpretation, erlaubt Multi-Turn-Interaktionen und dynamische Tool-Anfrage. Das modulare Design unterstützt die Erweiterung der Fähigkeiten durch Plugins, wodurch Agenten für Kundensupport, Datenanalyse, Code-Unterstützung oder Inhaltsgenerierung entstehen. Das Framework vereinfacht die Agentenentwicklung durch Management von Kontext, Speicher und Fehlerbehandlung unter einer einheitlichen API.

LazyLLM bietet externe APIs oder benutzerdefinierte Utilities. Agenten führen definierte Aufgaben durch sequenzielle oder verzweigte Arbeitsabläufe aus und unterstützen synchrone sowie asynchrone Operationen. LazyLLM enthält außerdem integrierte Protokollierungs- und Testutilities sowie Erweiterungspunkte zum Anpassen von Eingabeaufforderungen oder Abrufstrategien. Durch die Verwaltung der zugrunde liegenden Orchestrierung von LLM-Aufrufen, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung ermöglicht LazyLLM eine schnelle Prototypenerstellung und Deployment intelligenter Assistenten, Chatbots und Automatisierungsskripte mit minimalem Boilerplate-Code.

LLaVA-Plus baut auf führenden vision-sprachlichen Grundlagen auf, um einen Agenten zu liefern, der multiple Bilder gleichzeitig interpretieren und Schlussfolgerungen ziehen kann. Es integriert Zusammenbau-Lernen und vision-sprachliche Planung, um komplexe Aufgaben wie visuelle Fragebeantwortung, schrittweise Problemlösung und mehrstufige Inferenz-Workflows durchzuführen. Das Framework bietet eine modulare Plugin-Architektur, um verschiedene LLM-Backends anzuschließen, benutzerdefinierte Prompt-Strategien und dynamische Kette-von-Gedanken-Erklärungen zu ermöglichen. Benutzer können LLaVA-Plus lokal oder über die gehostete Web-Demo bereitstellen, einzelne oder mehrere Bilder hochladen, natürliche Sprachfragen eingeben und umfassende erklärende Antworten zusammen mit Planungsschritten erhalten. Das erweiterbare Design unterstützt schnelle Prototypenentwicklung multimodaler Anwendungen und ist damit eine ideale Plattform für Forschung, Bildung und produktionsreife vision-sprachliche Lösungen.

LLM-Agent bietet eine strukturierte Architektur zum Erstellen intelligenter Agenten mit LLMs. Es umfasst ein Toolkit zur Definition benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontexterhaltung und Ausführungs-Tools, die komplexe Aktionsketten steuern. Agenten können APIs aufrufen, lokale Prozesse ausführen, Datenbanken abfragen und den Gesprächszustand verwalten. Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks ermöglichen eine Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Für Erweiterbarkeit konzipiert, unterstützt LLM-Agent das Hinzufügen neuer Tool-Schnittstellen, benutzerdefinierter Evaluatoren und dynamischer Auftragsrouting, um automatisierte Forschung, Datenanalyse, Codeerstellung und mehr zu ermöglichen.

MindSearch bietet eine modulare Architektur für Retrieval-Augmented Generation, die große Sprachmodelle mit Echtzeit-Wissenszugang verbessert. Durch die Verbindung zu verschiedenen Datenquellen wie lokaler Dateisysteme, Dokumentenspeichern und cloudbasierten Vektordatenbanken indexiert und eingebettet MindSearch Dokumente anhand konfigurierbarer Einbettungsmodelle. Während der Laufzeit ruft es den relevantesten Kontext ab, sortiert Ergebnisse mit anpassbaren Bewertungsfunktionen neu und erstellt eine umfassende Eingabeaufforderung für LLMs, um präzise Antworten zu generieren. Es unterstützt Caching, multimodale Datentypen und Pipelines, die mehrere Retriever kombinieren. Die flexible API erlaubt Entwicklern, Parameter für Einbettungen, Strategien, Chunking-Methoden und Vorlagen anzupassen. Ob Konversations-KI-Assistants, Frage-Antwort-Systeme oder domänenspezifische Chatbots: MindSearch vereinfacht die Integration externen Wissens in LLM-gestützte Anwendungen.

Minerva ist ein erweiterbares KI-Agenten-Framework, das entwickelt wurde, um komplexe Workflows unter Verwendung großer Sprachmodelle zu automatisieren. Entwickler können externe Werkzeuge wie Websuche, API-Aufrufe oder Dateiverarbeitungsprogramme integrieren, benutzerdefinierte Planungsstrategien definieren und konversationellen oder persistenten Speicher verwalten. Minerva unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Aufgabenausführung, konfigurierbare Protokollierung und eine Plugin-Architektur, was es einfach macht, intelligente Agenten zu prototypisieren, zu testen und bereitzustellen, die in realen Szenarien reasoning, Planung und Tool-Nutzung beherrschen.

NKC Multi-Agent Models bietet Forschern und Entwicklern ein umfassendes Toolkit für die Gestaltung, das Training und die Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslernsystemen. Es verfügt über eine modulare Architektur, bei der Nutzer benutzerdefinierte Agenten-Policies, Umgebungsdynamiken und Belohnungsstrukturen definieren. Die nahtlose Integration mit OpenAI Gym ermöglicht schnelle Prototyp-Entwicklung, während die Unterstützung für TensorFlow und PyTorch Flexibilität bei der Auswahl der Lern-Backends bietet. Das Framework enthält Werkzeuge für Erfahrungsspeicherung, zentrales Training mit dezentraler Ausführung und verteiltes Training auf mehreren GPUs. Umfangreiche Logging- und Visualisierungs-Module erfassen Leistungsmetriken, was Benchmarking und Hyperparameter-Optimierung erleichtert. Durch die Vereinfachung der Einrichtung kooperativer, wettbewerbsorientierter und gemischter Szenarien beschleunigt NKC Multi-Agent Models die Forschung in Bereichen wie autonomes Fahren, Robotik-Schwärme und Spiel-KI.

Overeasy ist ein in Python geschriebenes Open-Source-Framework zur Orchestrierung von LLM-gesteuerten KI-Agenten in verschiedenen Bereichen. Es bietet eine modulare Architektur zur Definition von Agenten, Konfiguration von Speicher und Integration externer Tools wie APIs, Wissensbasen und Datenbanken. Entwickler können sich mit OpenAI, Azure oder selbst gehosteten LLM-Endpunkten verbinden und dynamische Workflows mit einem oder mehreren Agenten entwerfen. Das Orchestrierungs-Engine von Overeasy übernimmt Aufgaben delegieren, Entscheidungen treffen und Fallback-Strategien, sodass robuste digitale Arbeiter für Forschung, Kundensupport, Datenanalyse, Terminplanung und mehr entstehen. Umfangreiche Dokumentation und Beispielprojekte beschleunigen die Bereitstellung auf Linux, macOS und Windows.

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.

pyafai ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern hilft, autonome KI-Agenten zu entwerfen, zu konfigurieren und auszuführen. Sie bietet pluggable Module für das Speicher-Management zur Kontextwahrung, Tool-Integration für externe API-Aufrufe, Beobachter für die Überwachung der Umgebung, Planer für Entscheidungen und einen Orchestrator zur Ausführung der Agenten-Schleifen. Logging- und Überwachungsfunktionen bieten Einblick in die Leistung und das Verhalten der Agenten. pyafai unterstützt standardmäßig die wichtigsten LLM-Anbieter, ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter Module und reduziert Boilerplate-Code, sodass Teams schnell virtuelle Assistenten, Forschungs-Bots und Automatisierungs-Workflows prototypisieren können, mit vollständiger Kontrolle über jede Komponente.

Der RAG-basierte intelligente Konversations-KI-Agent kombiniert eine vektorbasierte Speicherabfrageschicht mit Google’s Gemini LLM via LangChain, um kontextreiche, konversationelle Wissensextraktion zu ermöglichen. Nutzer inserieren und indexieren Dokumente—PDFs, Webseiten oder Datenbanken—in eine Vektor-Datenbank. Bei einer Anfrage ruft der Agent die relevantesten Passagen ab, speist sie in eine Eingabeschablone ein und generiert prägnante, genaue Antworten. Modulare Komponenten erlauben die Anpassung von Datenquellen, Vektorspeichern, Prompt-Engineering und LLM-Backends. Dieses Open-Source-Framework vereinfacht die Entwicklung domänenspezifischer Q&A-Bots, Wissens-Explorer und Forschungsassistenten und liefert skalierbare, Echtzeit-Einblicke aus großen Dokumentensammlungen.

Rags bietet eine modulare Pipeline zum Aufbau retrieval-augmented generativer Anwendungen. Es integriert sich mit beliebten Vektorspeichern (z. B. FAISS, Pinecone), bietet konfigurierbare Prompt-Vorlagen und umfasst Speicher-Module zur Beibehaltung des Kontexts. Entwickler können zwischen LLM-Anbietern wie Llama-2, GPT-4 und Claude2 über eine einheitliche API wechseln. Rags unterstützt Streaming-Antworten, benutzerdefinierte Vorverarbeitung und Bewertungs-Hooks. Das erweiterbare Design ermöglicht eine nahtlose Integration in Produktionsdienste und erlaubt automatisierte Dokumentenaufnahme, semantische Suche und Generierungsaufgaben für Chatbots, Wissensassistenten und die Dokumentenzusammenfassung in großem Maßstab.

Self Collab AI bietet einen modularen Rahmen, in dem Entwickler autonome Agenten, Kommunikationskanäle und Aufgabenziele definieren. Agenten verwenden vordefinierte Prompts und Muster, um Verantwortlichkeiten auszuhandeln, Daten auszutauschen und an Lösungen zu iterieren. Basierend auf Python und leicht erweiterbaren Schnittstellen unterstützt es die Integration mit LLMs, benutzerdefinierten Plugins und externen APIs. Teams können schnell komplexe Workflows prototypisieren—wie Forschungsassistenten, Content-Generierung oder Datenanalyse-Pipelines—indem sie Agentenrollen und Kollaborationsregeln konfigurieren, ohne umfangreichen Orchestrierungscode zu schreiben.

sma-begin richtet eine optimierte Codebasis ein, um KI-gesteuerte Agenten zu erstellen, indem es gängige Komponenten wie Eingabeverarbeitung, Entscheidungslogik und Ausgabeerzeugung abstrahiert. Im Kern implementiert es eine Agentenschleife, die eine LLM abfragt, die Antwort interpretiert und optional integrierte Tools wie HTTP-Clients, Dateihandler oder benutzerdefinierte Skripte ausführt. Speichermodule ermöglichen es dem Agenten, frühere Interaktionen oder Kontexte abzurufen, während Prompt-Ketten Mehr-Schritt-Workflows unterstützen. Fehlerbehandlung fängt API-Fehler oder ungültige Tool-Ausgaben ab. Entwickler müssen nur die Prompts, Tools und gewünschten Verhaltensweisen definieren. Mit minimalem Boilerplate beschleunigt sma-begin die Prototypentwicklung von Chatbots, Automatisierungsskripten oder domänenspezifischen Assistenten auf jeder Python-unterstützten Plattform.