Promptix Python ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Python. Mit einer einfachen Installation über pip können Sie Agenten instanziieren, die von jeder gängigen LLM angetrieben werden, fachspezifische Tools registrieren, In-Memory- oder Persistenzdatenbanken konfigurieren und mehrstufige Entscheidungsprozesse orchestrieren. Das SDK unterstützt Echtzeit-Streaming von Token-Ausgaben, Callback-Handler zum Protokollieren oder für benutzerdefinierte Verarbeitung sowie integrierte Speicher-Module, um Kontexte über Interaktionen hinweg zu bewahren. Entwickler können diese Bibliothek nutzen, um Chatbot-Assistenten, Automatisierungen, Datenpipelines oder Forschungsagenten in wenigen Minuten zu prototypisieren. Sein modulares Design ermöglicht den Austausch von Modellen, das Hinzufügen benutzerdefinierter Tools und die Erweiterung von Speicher-Backends, was Flexibilität für eine Vielzahl von KI-Agentenanwendungen bietet.

Agentic Framework ist ein vielseitiges, Open-Source-Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht, die große Sprachmodelle und MongoDB nutzen. Es stellt modulare Komponenten für das Management des Agenten-Speichers, die Definition von Toolsets, das Orchestrieren von mehrstufigen Workflows und das Templating von Prompts bereit. Das integrierte MongoDB-gestützte Speichersystem ermöglicht es Agenten, persistenten Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren, während pluggable Tool-Schnittstellen eine nahtlose Interaktion mit externen APIs und Datenquellen erlauben. Basierend auf Node.js umfasst das Framework Protokollierung, Überwachungs-Hooks und Deployment-Beispiele, um intelligente Agenten schnell zu prototypisieren und zu skalieren. Mit anpassbarer Konfiguration können Entwickler Agenten für Aufgaben wie Wissensabruf, automatisierten Kundensupport, Datenanalyse und Prozessautomatisierung anpassen, Entwicklungsaufwand reduzieren und die Markteinführung beschleunigen.

ai-agents-trial ist ein Open-Source-Python-Projekt, das demonstriert, wie man autonome KI-Agenten mit LLMs baut. Es bietet modulare Abstraktionen für Agentenplanung, Tool-Aktivierung (z.B. Websuche, Taschenrechner) und Speichermanagement. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge definieren, Aktionen über mehrere Schritte verketten und den Kontext über Sitzungen hinweg speichern. Der Code nutzt OpenAI-APIs zusammen mit Helfer-Utilities, um Workflows zu orchestrieren, und ist ideal für schnelle Prototypen von chatbasierten Assistenten, Forschungs-Bots oder domänspezifischen Automatisierungsagenten. Erweiterungspunkte erlauben das Hinzufügen neuer Konnektoren und Datenquellen ohne Änderung der Kernlogik.

Die Isaree-Plattform ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Agenten zu rationalisieren. Im Kern bietet sie eine einheitliche Architektur, um autonome Agenten für Gespräche, Entscheidungsfindung und Zusammenarbeit zu erstellen. Entwickler können mehrere Agenten mit benutzerdefinierten Rollen definieren, vektorbasiertes Gedächtnis abrufen und externe Datenquellen über anpassbare Module integrieren. Die Plattform umfasst ein Python SDK und eine RESTful API für nahtlose Interaktion, unterstützt Echtzeit-Antwort-Streaming und bietet integrierte Protokollierung und Metriken. Ihre flexible Konfiguration ermöglicht die Skalierung über Umgebungen hinweg mit Docker oder Cloud-Diensten. Egal, ob Chatbots mit persistentem Kontext, Automatisierung von Multi-Schritt-Workflows oder Orchestrierung von Forschungsassistenten – die Isaree-Plattform bietet Erweiterbarkeit und Zuverlässigkeit für unternehmensgerechte KI-Lösungen.

ManasAI ist ein auf Python basierendes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten mit integriertem Zustand und modularen Komponenten ermöglicht. Es bietet zentrale Abstraktionen für Agentenlogik, Kurz- und Langzeitgedächtnis, externe Werkzeug- und API-Integrationen, ereignisgesteuerte Nachrichtenverarbeitung und Multi-Agenten-Orchestrierung. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie Kontexte verwalten, Aufgaben ausführen, Wiederholungen handhaben und Feedback sammeln. Seine erweiterbare Architektur ermöglicht es Entwicklern, Speicher-Backends, Werkzeuge und Orchestratoren an spezifische Workflows anzupassen, was es ideal für die Prototypentwicklung von Chatbots, digitalen Arbeitskräften und automatisierten Pipelines macht, die persistente Kontexte und komplexe Interaktionen erfordern.

Micro-agent ist eine leichte, unvoreingenommene JavaScript-Bibliothek, die die Erstellung komplexer KI-Agenten mit großen Sprachmodellen vereinfacht. Sie bietet Kernabstraktionen wie Agenten, Werkzeuge, Planer und Speichersysteme, wodurch Entwickler benutzerdefinierte Konversationsflüsse zusammenstellen können. Agenten können externe APIs oder interne Dienstprogramme als Werkzeuge aufrufen, um dynamische Daten abzurufen und Aktionen durchzuführen. Die Bibliothek unterstützt sowohl kurzfristiges Gesprächsspeicher als auch langfristiges persistentes Gedächtnis, um den Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren. Planer steuern die Denkprozessketten, zerlegen komplexe Aufgaben in Werkzeugaufrufe oder Sprachmodelanfragen. Mit konfigurierbaren Eingabeaufforderungsvorlagen und Ausführungsstrategien passt sich Micro-agent nahtlos an Frontend-Webanwendungen, Node.js-Dienste und Edge-Umgebungen an und bietet eine flexible Basis für Chatbots, virtuelle Assistenten oder autonome Entscheidungssysteme.

bedrock-agent ist ein vielseitiges KI-Agenten-Framework, das mit AWS Bedrock’s Reihe großer Sprachmodelle integriert ist, um komplexe, aufgabenorientierte Workflows zu orchestrieren. Es bietet eine Plugin-Architektur zum Registrieren benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontextpersistenz und eine Chain-of-Thought-Mechanismus für verbesserte Argumentation. Über eine einfache Python-API und eine Kommandozeilenschnittstelle können Entwickler Agenten definieren, die externe Dienste aufrufen, Dokumente verarbeiten, Code generieren oder mit Benutzern chatten. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie automatisch relevante Tools basierend auf Benutzeranfragen auswählen und den Konversationsstatus über Sitzungen hinweg aufrechterhalten. Dieses Framework ist Open-Source, erweiterbar und optimiert für schnelle Prototypenentwicklung und Deployment von KI-gestützten Assistenten in lokalen oder AWS-Cloud-Umgebungen.

Goated Agents vereinfacht den Aufbau anspruchsvoller, KI-gesteuerter autonomer Systeme in Go. Durch die Einbettung der Kettenlogik direkt in die Laufzeitumgebung können Entwickler Mehr-Schritte-Überlegungen mit transparenten Zwischenergebnissen implementieren. Die Bibliothek bietet eine API zur Tool-Definition, mit der Agenten externe Dienste, Datenbanken oder benutzerdefinierte Code-Module aufrufen können. Das Speicherverwaltungs-Support ermöglicht eine persistente Kontextführung über Interaktionen hinweg. Die Plugin-Architektur erleichtert die Erweiterung der Kernfunktionalitäten wie Tool-Wrapper, Logging und Monitoring. Goated Agents nutzt die Leistung und statische Typisierung von Go, um effiziente und zuverlässige Agentenausführung zu gewährleisten. Egal, ob beim Erstellen von Chatbots, Automatisierungs-Pipelines oder Forschungsprototypen – Goated Agents bietet die Bausteine, um komplexe Überlegungsprozesse zu steuern und KI-gesteuerte Intelligenz nahtlos in Go-Anwendungen zu integrieren.