Cloudflare Agents wurde entwickelt, um Entwicklern beim Aufbau, der Bereitstellung und Verwaltung autonomer KI-Agenten an der Netzwerk-Edge mit Cloudflare Workers zu helfen. Durch die Nutzung eines einheitlichen SDKs können Sie Agentenverhalten, benutzerdefinierte Aktionen und Gesprächsabläufe in JavaScript oder TypeScript definieren. Das Framework integriert nahtlos mit großen LLM-Anbietern wie OpenAI und Anthropic und bietet integrierte Unterstützung für HTTP-Anfragen, Umgebungsvariablen und Streaming-Antworten. Nach der Konfiguration können Agenten in Sekundenschnelle weltweit bereitgestellt werden und bieten ultraniedrige Latenzinteraktionen für Endbenutzer. Cloudflare Agents enthält auch Tools für lokale Entwicklung, Tests und Debugging, um eine reibungslose Entwicklungsumgebung zu gewährleisten.

MAPF_G2RL ist ein Open-Source-Forschungsframework, das Graphentheorie und Deep Reinforcement Learning verbindet, um das Multi-Agenten-Pfadfindungsproblem (MAPF) zu lösen. Es kodiert Knoten und Kanten in Vektor-Repräsentationen, definiert räumliche und kollisionsbewusste Belohnungsfunktionen und unterstützt verschiedene RL-Algorithmen wie DQN, PPO und A2C. Das Framework automatisiert die Szenarien-Erstellung durch die Generierung zufälliger Graphen oder den Import realer Karten und steuert Trainingsschleifen, die Politiken für mehrere Agenten gleichzeitig optimieren. Nach dem Lernen werden die Agenten in simulierten Umgebungen bewertet, um Pfadeffizienz, Make-span und Erfolgsraten zu messen. Das modulare Design ermöglicht es Forschern, Kernkomponenten zu erweitern, neue MARL-Techniken zu integrieren und mit klassischen Lösungsansätzen zu benchmarken.

Multi-Agent-Blueprint ist ein umfassender Open-Source-Codebasis zum Aufbau und zur Orchestrierung mehrerer KI-gesteuerter Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Im Kern bietet es ein modulares System zur Definition verschiedener Agentenrollen – wie Forscher, Analysten und Ausführer – mit eigenen Speichereinheiten und Prompt-Vorlagen. Das Framework integriert nahtlos große Sprachmodelle, externe Wissens-APIs und benutzerdefinierte Werkzeuge, um dynamische Aufgabendelegation und iterative Feedback-Schleifen zwischen den Agenten zu ermöglichen. Es enthält zudem integrierte Protokollierung und Überwachung, um Agenteninteraktionen und -ausgaben zu verfolgen. Mit anpassbaren Arbeitsabläufen und austauschbaren Komponenten können Entwickler und Forscher schnell Multi-Agenten-Pipelines für Anwendungen wie Inhaltsgenerierung, Datenanalyse, Produktentwicklung oder automatisierten Kundendienst prototypisieren.

Skeernir ist ein Open-Source-KI-Agentenframework, das entwickelt wurde, um die Entwicklung von Puppenmeister-Agenten für die Spielautomatisierung und Prozessorchestrierung zu beschleunigen. Das Projekt umfasst eine Basisvorlage, Kern-APIs und Beispielmodule, die zeigen, wie Agentenlogik mit Zielumgebungen verbunden wird, sei es bei der Simulation von Spielabläufen oder der Steuerung von Betriebssystemaufgaben. Seine erweiterbare Architektur ermöglicht es Nutzern, eigene Entscheidungsstrategien umzusetzen, Machine-Learning-Modelle anzuschließen und die Lebenszyklen der Agenten auf Windows, Linux und macOS zu verwalten. Mit integrierter Protokollierung und Konfigurationsunterstützung vereinfacht Skeernir das Testen, Debuggen und die Bereitstellung autonomer KI-Agenten.

Coffee-Shop-AI-Agents ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen und Bereitstellen spezialisierter KI-Agenten, die Schlüsselaufgaben in Kaffeehäusern automatisieren. Mit LangChain und OpenAI-Modellen bietet das Projekt modulare Agenten, darunter einen Barista-Agenten, der komplexe Getränkebestellungen bearbeitet, Konfigurationsvorschläge macht und die Verfügbarkeit von Zutaten verwaltet. Der Kassierer-Agent verarbeitet Zahlungen, erstellt digitale Belege und verfolgt Verkaufsmetriken. Ein Manager-Agent erstellt Inventarschätzungen, schlägt Nachbestellzeiten vor und analysiert Leistungsdaten. Durch anpassbare Vorgaben und Pipeline-Konfigurationen können Entwickler die Agenten schnell an individuelle Ladenrichtlinien und Menüs anpassen. Das Repository umfasst Einrichtungsskripte, API-Integrationen und Beispiel-Workflows, um realistische Kundengespräche und Betriebsanalysen in einer entwicklerfreundlichen Umgebung zu simulieren.

Colosseum Agent Battles bietet ein modulares Python SDK zum Aufbau von KI-Agenten-Wettbewerben in anpassbaren Arenen. Nutzer können Umgebungen mit spezifischem Terrain, Ressourcen und Regeln definieren und Agentenstrategien über eine standardisierte Schnittstelle implementieren. Das Framework verwaltet die Kampffristen, Schiedsrichterlogik und die Echtzeit-Protokollierung von Aktionen und Ergebnissen. Es umfasst Werkzeuge für Turniere, Tracking von Gewinn/Verlust-Statistiken und Visualisierung der Agentenleistung anhand von Diagrammen. Entwickler können mit bekannten Machine-Learning-Bibliotheken integrieren, um Agenten zu trainieren, Spieldaten für Analysen zu exportieren und Schiedsrichter-Module zu erweitern, um benutzerdefinierte Regeln durchzusetzen. Es vereinfacht letztlich das Benchmarking von KI-Strategien in Kopf-an-Kopf-Wettbewerben. Zudem werden Protokolle in JSON- und CSV-Formaten für anschließende Analysen unterstützt.