AgentInteraction ist ein entwicklerorientiertes Python-Framework, das die Simulation, Koordination und Bewertung von Multi-Agenten-Interaktionen mit großen Sprachmodellen ermöglicht. Es erlaubt Nutzern, unterschiedliche Agentenrollen zu definieren, den Gesprächsfluss durch einen zentralen Manager zu steuern und jeden LLM-Anbieter über eine konsistente API zu integrieren. Mit Funktionen wie Nachrichtenrouting, Kontextmanagement und Leistungsanalyse vereinfacht AgentInteraction die Experimentierung mit kollaborativen oder konkurrierenden Agentenarchitekturen und erleichtert das Prototyping komplexer Dialogszenarios sowie die Erfolgsmessung.

AI-Agents bietet eine modulare Architektur zur Definition KI-gesteuerter Agenten mit Python und OpenAI-Modellen. Es integriert austauschbare Tools – darunter Websuche, Taschenrechner, Wikipedia-Lookup und benutzerdefinierte Funktionen –, die komplexe, mehrstufige Argumentation ermöglichen. Eingebaute Speicherkomponenten unterstützen die Kontextbehaltung über Sitzungen hinweg. Entwickler können das Repository klonen, API-Schlüssel konfigurieren und Tools schnell erweitern oder austauschen. Mit klaren Beispielen und Dokumentation vereinfacht AI-Agents den Workflow vom Konzept bis zum Einsatz maßgeschneiderter Konversations- oder Aufgaben-KI-Lösungen.

Agent Nexus bietet eine modulare Architektur für das Design, die Konfiguration und den Betrieb von verbundenen KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Entwickler können Agenten dynamisch registrieren, Verhalten durch Python-Module anpassen und Kommunikationspipelines über einfache YAML-Konfigurationen definieren. Der integrierte Nachrichtenrouter stellt einen zuverlässigen Datenfluss zwischen den Agenten sicher, während integrierte Logging- und Überwachungstools die Leistung überwachen und Workflows debuggen. Mit Unterstützung für beliebte KI-Bibliotheken wie OpenAI und Hugging Face vereinfacht Agent Nexus die Integration verschiedenster Modelle. Ob bei der Prototypenentwicklung für Forschungs-Experimente, beim Aufbau automatisierter Kundenservice-Assistenten oder bei der Simulation Multi-Agenten-Umgebungen, Agent Nexus vereinfacht die Entwicklung und das Testen kollaborativer KI-Systeme – von wissenschaftlicher Forschung bis hin zu kommerziellen Anwendungen.

Azure AI Foundry Agents Samples bietet Entwicklern eine Vielzahl von Beispielszenarien, die zeigen, wie man Azure AI Foundry SDKs und Dienste nutzt. Es beinhaltet Konversationsagenten mit langfristigem Speicher, Planer-Agenten, die komplexe Aufgaben zerlegen, toolgestützte Agenten, die externe APIs aufrufen, und multimodale Agenten, die Text, Vision und Sprache kombinieren. Jedes Beispiel ist vor-konfiguriert mit Umgebungssetup, LLM-Orchestrierung, Vektorsuche und Telemetrie, um die Prototypenentwicklung und den Einsatz robuster KI-Lösungen auf Azure zu beschleunigen.

Der KI-Agenten-Workshop ist ein umfassendes Repository mit praktischen Beispielen und Vorlagen zur Entwicklung von KI-Agenten mit Python. Der Workshop umfasst Jupyter-Notebooks, die Agentenframeworks, Tool-Integrationen (z.B. Websuche, Dateiverwaltung, Datenbankabfragen), Speichermechanismen und Multi-Schritt-Reasoning demonstrieren. Nutzer lernen, benutzerdefinierte Agentenplaner zu konfigurieren, Tool-Schemas zu definieren und schleifenbasierten Konversations-Workflows zu implementieren. Jedes Modul enthält Übungen zur Fehlerbehandlung, Prompt-Optimierung und Evaluierung der Agentenausgaben. Der Code unterstützt OpenAI's Funktionsaufrufe und LangChain-Verbindungen, ermöglicht eine nahtlose Erweiterung für domänenspezifische Aufgaben. Ideal für Entwickler, die autonome Assistenten, Aufgabenautomatisierungs-Bots oder Frage-Antwort-Agenten prototypisch entwickeln möchten, und bietet einen schrittweisen Ansatz von einfachen Agenten bis zu fortgeschrittenen Workflows.

AIKitchen bietet ein entwicklerfreundliches Python-Toolkit, das es ermöglicht, KI-Agenten als modulare Bausteine zu komponieren. Im Kern liefert es Pipeline-Definitionen mit Stufen für Vorverarbeitung, LLM-Aufrufe, Tool-Ausführung und Speicherrückgriff. Die Integration mit bekannten LLM-Anbietern erlaubt Flexibilität, während eingebaute Speicherspeicher den Gesprächskontext verfolgen. Entwickler können benutzerdefinierte Aufgaben einbetten, retrieval-augmented generation für Wissenszugriff nutzen und standardisierte Metriken zur Überwachung der Leistung sammeln. Das Framework umfasst außerdem die Orchestrierung von Workflows, unterstützt sequentielle und bedingte Flows über mehrere Agenten hinweg. Mit seiner Plugin-Architektur vereinfacht AIKitchen die End-to-End-Entwicklung von Agenten – von Prototypen bis hin zu skalierbaren digitalen Arbeitern in Produktionsumgebungen.

AutoGen Hands-On bietet eine strukturierte Umgebung, um die Nutzung des AutoGen-Frameworks anhand praktischer Python-Beispiele zu erlernen. Es führt die Benutzer durch das Klonen des Repositories, die Installation der Abhängigkeiten und die Konfiguration der API-Schlüssel, um Multi-Agenten-Setups bereitzustellen. Jedes Skript zeigt wichtige Funktionen wie die Definition von Agentenrollen, Sitzungs-Speicher, Nachrichtenverarbeitung und Aufgaben-Orchestrierungsmuster. Der Code umfasst Logging, Fehlerbehandlung und erweiterbare Hooks, die eine Anpassung des Agentenverhaltens und die Integration mit externen Diensten ermöglichen. Benutzer sammeln praktische Erfahrung beim Aufbau kollaborativer KI-Workflows, bei denen mehrere Agenten komplexe Aufgaben erledigen, von Kundenservice-Chatbots bis hin zu automatisierten Datenverarbeitungs-Pipelines. Das Tutorial fördert Best Practices in der Koordination von Multi-Agenten und skalierbarer KI-Entwicklung.

CAMEL-AI ist ein Python-basiertes Framework, das Entwicklern und Forschern ermöglicht, mehrere autonome KI-Agenten auf Basis von LLMs zu erstellen, zu konfigurieren und auszuführen. Es bietet integrierte Unterstützung für retrieval-augmented generation (RAG), externe Tool-Nutzung, Agenten-Kommunikation, Speicher- und Zustandsverwaltung sowie Scheduling. Mit modularen Komponenten und einfacher Integration können Teams komplexe Multi-Agenten-Systeme prototypes, Workflows automatisieren und Experimente auf verschiedenen LLM-Backends skalieren.

Das Controllable RAG Agent-Framework bietet einen modularen Ansatz zum Aufbau von Retrieval-Augmented Generation-Systemen. Es ermöglicht die Konfiguration und Verkettung von Abrufkomponenten, Speichermodulen und Generierungsstrategien. Entwickler können verschiedene LLMs, Vektordatenbanken und Richtliniencontroller anpassen, um zu steuern, wie Dokumente vor der Generierung abgerufen und verarbeitet werden. Basierend auf Python umfasst es Dienstprogramme für Indexierung, Abfragen, Verfolgung der Gesprächshistorie und kontrollierte Ablaufsteuerung, was es ideal für Chatbots, Wissensassistenten und Forschungstools macht.

CrewAI-Learning ist eine Open-Source-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, Multi-Agenten-Reinforcement-Lernprojekte zu vereinfachen. Sie bietet Gerüststrukturen für Umgebungen, modulare Agentendefinitionen, anpassbare Belohnungsfunktionen und eine Sammlung integrierter Algorithmen wie DQN, PPO und A3C, die für kollaborative Aufgaben angepasst sind. Benutzer können Szenarien definieren, Trainingsschleifen verwalten, Metriken protokollieren und Ergebnisse visualisieren. Das Framework unterstützt die dynamische Konfiguration von Agententeams und Belohnungsteilungsstrategien, was die Prototypenentwicklung, Bewertung und Optimierung kooperativer KI-Lösungen in verschiedenen Domänen erleichtert.

LangGraph Learn kombiniert eine visuelle Programmieroberfläche mit einem zugrunde liegenden Python-SDK, um Benutzern beim Erstellen komplexer KI-Agenten-Workflows als gerichtete Graphen zu helfen. Jeder Knoten stellt eine funktionale Komponente dar, wie Eingabefristen, Modellaufrufe, Bedingungslogik oder Datenverarbeitung. Benutzer können Knoten verbinden, um die Ausführungsreihenfolge zu definieren, Knoten-Eigenschaften über die GUI zu konfigurieren und die Pipeline schrittweise oder vollständig auszuführen. Echtzeit-Protokollierungs- und Debugging-Panels zeigen Zwischenergebnisse an, während integrierte Vorlagen gängige Muster wie Fragenbeantwortung, Zusammenfassung oder Wissensabruf beschleunigen. Graphen können als eigenständige Python-Skripte für die Produktion exportiert werden. LangGraph Learn ist ideal für Bildung, schnelle Prototypenentwicklung und kollaborative Entwicklung von KI-Agenten ohne umfangreichen Code.

In der Praxis ermöglicht LlamaSim die Definition mehrerer KI-gesteuerter Agenten mit dem Llama-Modell, die Einrichtung von Interaktionsszenarien und das Durchführen kontrollierter Simulationen. Nutzer können Agentenpersönlichkeiten, Entscheidungslogik und Kommunikationskanäle mit einfachen Python-APIs anpassen. Das Framework übernimmt automatisch die Erstellung von Prompts, das Parsen der Antworten und die Verfolgung des Gesprächsstatus. Es protokolliert alle Interaktionen und bietet integrierte Bewertungsmetriken wie Antwortkohärenz, Aufgabenabschlussrate und Latenz. Mit seiner Plugin-Architektur können externe Datenquellen integriert, benutzerdefinierte Bewertungsfunktionen hinzugefügt oder Agentenfähigkeiten erweitert werden. Der leichte Kern von LlamaSim eignet sich für lokale Entwicklung, CI-Pipelines oder Cloud-Deployments, was reproduzierbare Forschung und Prototypenvalidierung ermöglicht.

MAGI (Modular AI Generative Intelligence) ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten vereinfacht. Es bietet eine Plugin-Architektur für die benutzerdefinierte Tool-Integration, persistente Speichermodule, Chain-of-Thought-Planung und Echtzeit-Orchestrierung von Multi-Step-Workflows. Entwickler können externe APIs oder lokale Skripts als Agent-Tools registrieren, Speicher-Backends konfigurieren und Aufgabenrichtlinien definieren. Das erweiterbare Design von MAGI unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Aufgaben, ideal für Chatbots, Automatisierungs-Pipelines und Forschungsprototypen.

MineLand stellt eine flexible 3D-Sandbox-Umgebung inspiriert von Minecraft bereit, um Verstärkungslern-Agenten zu trainieren. Es verfügt über Gym-kompatible APIs für nahtlose Integration mit bestehenden RL-Bibliotheken wie Stable Baselines, RLlib und eigenen Implementierungen. Nutzer erhalten Zugriff auf eine Bibliothek von Aufgaben, darunter Ressourcensammlung, Navigation und Konstruktionsherausforderungen, jede mit konfigurierbarer Schwierigkeit und Belohnungsstruktur. Echtzeit-Rendering, Multi-Agenten-Szenarien und Headless-Modi ermöglichen skalierbares Training und Benchmarking. Entwickler können neue Karten entwerfen, eigene Belohnungsfunktionen definieren und zusätzliche Sensoren oder Steuerungen integrieren. MineLand’s Open-Source-Codebasis fördert reproduzierbare Forschung, kollaborative Entwicklung und schnelles Prototyping von KI-Agenten in komplexen virtuellen Welten.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction bietet eine flexible Umgebung, um Systeme aus mehreren autonomen KI-Agenten zu entwerfen, zu konfigurieren und auszuführen. Jeder Agent kann spezifische Rollen, Ziele und Kommunikationsprotokolle zugewiesen bekommen. Das Framework verwaltet Nachrichtenübermittlung, Gesprächskontext sowie sequentielle oder parallele Interaktionen. Es unterstützt die Integration mit OpenAI GPT, anderen LLM-APIs und benutzerdefinierten Modulen. Nutzer definieren Szenarien über YAML oder Python-Skripte, in denen Agenten-Details, Arbeitsablauf-Schritte und Stopkriterien spezifiziert werden. Das System protokolliert alle Interaktionen für Debugging und Analyse und ermöglicht eine feinabgestimmte Steuerung des Agentenverhaltens für Experimente in Zusammenarbeit, Verhandlung, Entscheidungsfindung und komplexer Problemlösung.

Skalierbarer MADDPG ist ein forschungsorientierter Rahmen für Multi-Agenten-Verstärkungslernen und bietet eine skalierbare Implementierung des MADDPG-Algorithmus. Er verfügt über zentrale Kritiker während des Trainings und unabhängige Akteure in der Laufzeit für Stabilität und Effizienz. Die Bibliothek enthält Python-Skripte zur Definition benutzerdefinierter Umgebungen, Konfiguration von Netzwerkarchitekturen und Anpassung von Hyperparametern. Benutzer können mehrere Agenten parallel trainieren, Metriken überwachen und Lernkurven visualisieren. Er integriert sich mit OpenAI Gym-ähnlichen Umgebungen und unterstützt GPU-Beschleunigung via TensorFlow. Durch modulare Komponenten ermöglicht skalierbarer MADDPG flexible Experimente bei kooperativen, wettbewerbsorientierten oder gemischten Multi-Agenten-Tasks, erleichtert schnelle Prototypenerstellung und Benchmarking.

Shepherding ist ein Open-Source-Simulationsframework, das für Reinforcement-Learning-Forscher und Entwickler entwickelt wurde, um Multi-Agent-Hütaufgaben zu untersuchen und umzusetzen. Es bietet eine mit Gym kompatible Umgebung, in der Agenten Verhalten wie Umrunden, Sammeln und Verteilen von Zielgruppen in kontinuierlichen oder diskreten Räumen erlernen können. Das Framework umfasst modulare Belohnungsformungsfunktionen, Umgebungsparametrisierung und Logging-Tools zur Überwachung der Trainingsleistung. Benutzer können Hindernisse, dynamische Agentenzahlen und eigene Policies mit TensorFlow oder PyTorch definieren. Visualisierungsskripte erzeugen Trajektorienplots und Videos der Agenteninteraktionen. Das modulare Design von Shepherding ermöglicht eine nahtlose Integration mit bestehenden RL-Bibliotheken, um reproduzierbare Experimente, Benchmarking innovativer Koordinationsstrategien und die schnelle Entwicklung KI-gestützter Hütlösungen zu realisieren.

Strands Agents bietet eine modulare Architektur für die Erstellung intelligenter Agenten, die natürliche Sprachverständigung, Langzeitgedächtnis und externe API/Tool-Aufrufe kombinieren. Es ermöglicht Entwicklern, Planer-, Executor- und Speicher-Komponenten zu konfigurieren, beliebige LLMs (z.B. OpenAI, Hugging Face) einzufügen, benutzerdefinierte Aktionsschemata zu definieren und den Zustand über Aufgaben hinweg zu verwalten. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und erweiterbarem Tool-Register beschleunigt es Prototyping und Einsatz von Agenten, die forschen, Daten analysieren, Geräte steuern oder als digitale Assistenten dienen können. Durch die Abstraktion gängiger Agentenmuster reduziert es Boilerplate-Code und fördert bewährte Praktiken für zuverlässige, wartbare KI-gesteuerte Automatisierung.

Das Azure AI Agents JavaScript SDK ist ein Client-Framework und ein Muster-Code-Repository, das Entwicklern ermöglicht, AI Agents mit Azure OpenAI und anderen kognitiven Diensten zu erstellen, anzupassen und zu steuern. Es bietet Unterstützung für Multi-Turn-Chat, retrieval-augmented generation, Funktionsaufrufe sowie Integration mit externen Tools und APIs. Entwickler können Arbeitsabläufe von Agenten verwalten, Speicher handhaben und Fähigkeiten über Plugins erweitern. Beispielmuster umfassen Wissensdatenbank-Q&A-Bots, autonome Aufgaben-Execuoren und konversationsbasierte Assistenten, was die schnelle Prototypenentwicklung und Bereitstellung intelligenter Lösungen erleichtert.

ChainLite vereinfacht die Erstellung von KI-Agenten, indem es die Komplexität der LLM-Orchestrierung in wiederverwendbare Kettenmodule abstrahiert. Mit einfachen Python-Dekoratoren und Konfigurationsdateien definieren Entwickler das Verhalten der Agenten, Tool-Schnittstellen und Speicherstrukturen. Das Framework integriert sich mit beliebten LLM-Anbietern (OpenAI, Cohere, Hugging Face) und externen Datenquellen (APIs, Datenbanken), sodass Agenten Echtzeitinformationen abrufen können. Mit einer integrierten browserbasierten UI, die von Streamlit unterstützt wird, können Benutzer den Token-basierten Gesprächsverlauf inspizieren, Eingabeaufforderungen debuggen und Ablaufdiagramme der Kettenvisualisierung anzeigen. ChainLite unterstützt mehrere Bereitstellungsziele, von der lokalen Entwicklung bis zu Produktionscontainern, und ermöglicht nahtlose Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Ingenieuren und Produktteams.