PulpGen bietet eine einheitliche, konfigurierbare Plattform zum Aufbau fortschrittlicher LLM-basierter Anwendungen. Es unterstützt nahtlose Integrationen mit beliebten Vektorspeichern, Einbettungsdiensten und LLM-Anbietern. Entwickler können benutzerdefinierte Pipelines für rückgewinnungsunterstützte Generierung definieren, Echtzeit-Streaming-Ausgaben aktivieren, große Dokumentensammlungen batchweise verarbeiten und die Systemleistung überwachen. Seine erweiterbare Architektur erlaubt Plug-and-Play-Module für Caching, Logging und Auto-Scaling, was es ideal für KI-gestützte Suche, Fragenbeantwortung, Zusammenfassung und Wissensmanagement macht.

Das AgentForce Custom Client Sample bietet eine Codebasis, die JavaScript/TypeScript und Salesforce-APIs nutzt, um sich bei einer Salesforce-Organisation zu authentifizieren, AgentForce-Chat-Sitzungen zu verwalten, Nachrichten zu senden und zu empfangen sowie Benutzeroberflächenkomponenten anzupassen. Es zeigt Event-Abonnements, die Integration benutzerdefinierter Geschäftslogik und Styling mittels Lightning Web Components. Entwickler können dieses Template verwenden, um KI-Konversationsagenten zu entwerfen, Nachrichtenflüsse anzupassen, externe Systeme zu integrieren und den Rahmen an individuelle organisatorische Workflows und Markenanforderungen anzupassen.

Saga bietet eine flexible Architektur zum Erstellen von KI-Agenten, die mehrstufige Workflows planen und ausführen. Kernkomponenten sind ein Planermodul, das Ziele in Aktionen zerlegt, ein Speichersystem für Gesprächs- und Aufgabencontext sowie ein Werkzeugregister für die Integration externer Dienste oder Skripte. Agenten laufen asynchron, verwalten den Zustand über Sitzungen hinweg und unterstützen die Entwicklung benutzerdefinierter Werkzeuge. Saga ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung autonomer Assistenten, die Aufgaben wie Datensammlung, Alarmierung und interaktive Q&A in Ihrer eigenen Python-Umgebung automatisieren.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Node.js- und Browser-Umgebungen. Es ermöglicht Entwicklern, Agentenverhalten zu definieren, mit großen Sprachmodell-APIs wie OpenAI und Hugging Face zu integrieren und mehrstufige Tool-Ausführungsworkflows zu orchestrieren. Das Framework unterstützt anpassbare Speicher-Backends für zustandsbehaftete Unterhaltungen, Tool-Registrierungen für Websuchen, Dateivorgänge und externe API-Aufrufe sowie plug-inbare Entscheidungsstrategien. Mit Taiat können Sie schnell Agenten prototypisieren, die autonom planen, argumentieren und Aufgaben ausführen, von Datenbeschaffung und Zusammenfassung bis zu automatisierter Codegenerierung und Konversationsassistenten.

Tiny-OAI-MCP-Agent bietet eine kleine, erweiterbare Agentenarchitektur, die auf der OpenAI API basiert. Es implementiert eine Multi-Kognitive-Prozess-Schleife (MCP) für Schlussfolgerungen, Gedächtnis und Tool-Nutzung. Sie definieren Tools (APIs, Dateivorgänge, Codeausführung), und der Agent plant Aufgaben, ruft Kontext ab, ruft Tools auf und iteriert an den Ergebnissen. Dieses minimalistische Code-Framework erlaubt es Entwicklern, mit autonomen Workflows, benutzerdefinierten Heuristiken und fortgeschrittenen Eingabemustern zu experimentieren, während API-Aufrufe, Zustandsverwaltung und Fehlerbehebung automatisch gehandhabt werden.

Avalon-LLM ist ein auf Python basierendes Multi-Agenten-KI-Framework, das es Nutzern ermöglicht, mehrere LLM-gesteuerte Agenten in einer koordinierten Umgebung zu orchestrieren. Jeder Agent kann mit spezifischen Tools konfiguriert werden – einschließlich Web-Suche, Dateioperationen und benutzerdefinierten APIs – um spezialisierte Aufgaben auszuführen. Das Framework unterstützt Speichermodule für die Speicherung von Gesprächskontexten und langfristigem Wissen, Chain-of-Thought-Schlussfolgerung zur Verbesserung der Entscheidungsfindung sowie integrierte Bewertungs-Pipelines zur Leistungsbenchmarking. Avalon-LLM bietet ein modulares Plugin-System, das es Entwicklern erleichtert, Komponenten wie Modellanbieter, Toolkits und Speicher zu ergänzen oder zu ersetzen. Mit einfachen Konfigurationsdateien und Kommandozeilenschnittstellen können Benutzer autonome KI-Workflows für Forschung, Entwicklung und Produktion bereitstellen, überwachen und erweitern.

Cognify ermöglicht es Nutzern, Data-Science-Ziele zu definieren und AI-Agents die schwere Arbeit erledigen zu lassen. Agents können Code schreiben und debuggen, Verbindungen zu Datenbanken herstellen, um Erkenntnisse zu gewinnen, interaktive Visualisierungen erstellen und sogar Berichte exportieren. Mit einer Plugin-Architektur können Nutzer Funktionen für benutzerdefinierte APIs, Planungssysteme und Cloud-Dienste erweitern. Cognify bietet Reproduzierbarkeit, Teamarbeit-Funktionen und Protokollierung, um Entscheidungen und Ausgaben der Agents nachzuverfolgen, was es für schnelle Prototypenentwicklung und Produktionsabläufe geeignet macht.

LinkAgent bietet einen leichten Microkernel zum Aufbau von KI-Agenten mit austauschbaren Komponenten. Benutzer können Backend-Sprachmodelle, Abrissmodule und externe APIs als Werkzeuge registrieren und sie dann mithilfe integrierter Planer und Router zu Arbeitsabläufen zusammenstellen. LinkAgent unterstützt Speicher-Handler für die Kontextpersistenz, dynamische Tool-Invokation und konfigurierbare Entscheidungslogik für komplexe mehrstufige Überlegungen. Mit minimalem Code können Teams Aufgaben wie QA, Datenextraktion, Prozessorchestrierung und Berichtserstellung automatisieren.

Im Kern bietet Memary ein modulares Speichermanagementsystem, das speziell für große Sprachmodell-Agenten entwickelt wurde. Durch die Abstraktion von Speicherinteraktionen über eine gemeinsame API unterstützt es mehrere Backends, darunter In-Memory-Dictionaries, Redis für verteiltes Caching und Vektor-Speicher wie Pinecone oder FAISS für semantische Suche. Benutzer definieren schemasbasierte Speicher (episodisch, semantisch oder Langzeit) und nutzen Einbettungsmodelle, um Vektor-Speicher automatisch zu füllen. Abfragefunktionen ermöglichen kontextuell relevante Speicherabrufe während Gesprächen, was die Antworten der Agenten mit vergangenen Interaktionen oder fachspezifischen Daten verbessert. Für Erweiterbarkeit konzipiert, kann Memary benutzerdefinierte Speicher-Backends und Einbettungsfunktionen integrieren, was es ideal macht für die Entwicklung robuster, zustandsbehafteter KI-Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Kundenservice-Chatbots und Forschungswerkzeuge, die über die Zeit persistentes Wissen erfordern.

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.

Multi-Agent-Seller bietet eine modulare Umgebung zur Simulation von E-Commerce-Verhandlungen mit KI-Agenten. Es umfasst vorgefertigte Käufer- und Verkäufer-Agenten mit anpassbaren Verhandlungsstrategien, wie dynamische Preisgestaltung, zeitabhängige Zugeständnisse und Nutzenbasierte Entscheidungsfindung. Benutzer können eigene Protokolle, Nachrichtenformate und Marktbedingungen definieren. Das Framework verwaltet Sitzungsmanagement, Angebotstracking und Ergebnisprotokollierung mit integrierten Visualisierungstools zur Analyse der Agenteninteraktionen. Es lässt sich leicht mit Machine-Learning-Bibliotheken integrieren, um Strategien zu entwickeln, sodass Experimente mit Verstärkungslernen oder regelbasierten Agenten möglich sind. Seine erweiterbare Architektur erlaubt das Hinzufügen neuer Agententypen, Verhandlungsregeln und Visualisierungs-Plugins. Multi-Agent-Seller ist ideal für die Erprobung von Multi-Agenten-Algorithmen, die Untersuchung von Verhandlungsverhalten und die Vermittlung von Konzepten in KI- und E-Commerce-Bereichen.

Eule bietet ein entwicklerorientiertes Toolkit, das die Erstellung autonomer KI-Agenten ermöglicht, die komplexe, mehrstufige Aufgaben ausführen können. Im Kern nutzt Eule große Sprachmodelle (LLMs) für das Reasoning, erweitert durch ein Plugin-System zur Anbindung externer APIs, Codeausführung und Datenbankabfragen. Entwickler definieren Agenten mit einer einfachen TypeScript-API, spezifizieren Toolsets und konfigurieren Speichermodule, um den Zustand über Interaktionen hinweg zu bewahren. Die Laufzeit von Eule steuert die Reasoning-Schleifen, verwaltet Tool-Aufrufe und nebenläufige Prozesse. Es unterstützt sowohl Node.js- als auch Deno-Umgebungen, um eine breite Plattformkompatibilität zu gewährleisten. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und Erweiterungspunkten vereinfacht Eule die Prototypentwicklung und den produktiven Einsatz von KI-gesteuerten Workflows, Chatbots und automatisierten Assistenten.

Rawr Agent ist ein modularer, quelloffener Python-Framework, das Entwickler befähigt, autonome KI-Agenten durch die Orchestrierung komplexer Workflows von LLM-Interaktionen zu erstellen. Durch den Einsatz von LangChain im Hintergrund können Sie Aufgabenfolgen entweder über YAML-Konfigurationen oder Python-Code definieren und dabei Tools wie Web-APIs, Datenbankabfragen und benutzerdefinierte Skripte integrieren. Es enthält Speicherkomponenten für die Speicherung des Gesprächshistoriums und von Vektor-Embeddings, Caching-Mechanismen zur Optimierung wiederholter Aufrufe sowie robuste Protokollierungs- und Fehlerbehandlungsfunktionen zur Überwachung des Agentenverhaltens. Die erweiterbare Architektur von Rawr Agent ermöglicht die Hinzufügung von benutzerdefinierten Tools und Adaptern, was es für Aufgaben wie automatisierte Recherche, Datenanalyse, Berichterstellung und interaktive Chatbots geeignet macht. Mit seiner einfachen API können Teams schnell intelligente Agenten für unterschiedlichste Anwendungen entwickeln und bereitstellen.

SimplerLLM bietet Entwicklern eine minimalistische API zum Zusammenstellen von LLM-Ketten, zum Definieren von Agentenaktionen und zum Orchestrieren von Werkzeugaufrufen. Mit integrierten Abstraktionen für Gedächtnis, Prompt-Vorlagen und Ausgabeverarbeitung können Nutzer schnell Gesprächsagenten implementieren, die den Kontext über Interaktionen hinweg aufrechterhalten. Das Framework integriert sich nahtlos mit OpenAI, Azure und HuggingFace-Modellen und unterstützt erweiterbare Toolkits für Suchen, Rechner und benutzerdefinierte APIs. Sein leichtgewichtiges Kernkonzept minimiert Abhängigkeiten, was eine agile Entwicklung und einfache Bereitstellung auf Cloud oder Edge ermöglicht. Ob beim Erstellen von Chatbots, QA-Assistenten oder Aufgabenautomatisierern, SimplerLLM vereinfacht End-to-End-LLM-Agentenpipelines.

SuperBot ist ein umfassendes KI-Agenten-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome, kontextbewusste Assistenten über Python und die Kommandozeile einzusetzen. Es integriert OpenAI-Chat-Modelle mit einem Speichersystem, Funktionsaufriffsfeatures und Plugin-Architektur. Agenten können Shell-Befehle ausführen, Code laufen lassen, mit Dateien interagieren, Websuchen durchführen und den Gesprächsverlauf aufrechterhalten. SuperBot unterstützt die Orchestrierung mehrerer Agenten für komplexe Workflows, alles konfigurierbar durch einfache Python-Skripte und CLI-Befehle. Das erweiterbare Design erlaubt es, benutzerdefinierte Tools hinzuzufügen, Aufgaben zu automatisieren und externe APIs zu integrieren, um robuste KI-gesteuerte Anwendungen zu erstellen.

Team of AI Agents bietet eine modulare Architektur zum Aufbau und Einsatz multi-agent-Systeme. Jeder Agent arbeitet mit unterschiedlichen Rollen, nutzt ein globales Speicher- und Kontextverwaltungssystem zur Wissensspeicherung. Das Framework unterstützt asynchrone Nachrichtenübermittlung, Tool-Nutzung via Adapter und dynamische Neuzuweisung von Aufgaben basierend auf Agentenergebnissen. Entwickler konfigurieren Agenten über YAML- oder Python-Skripte, um Themen-spezialisierung, Zielhierarchien und Prioritäten zu ermöglichen. Es enthält integrierte Metriken für Leistungsbewertung und Debugging und erleichtert schnelle Iterationen. Mit erweiterbarer Plugin-Architektur können Nutzer eigene NLP-Modelle, Datenbanken oder externe APIs integrieren. Team of AI Agents beschleunigt komplexe Workflows durch kollektive Intelligenz spezialisierter Agenten und ist ideal für Forschung, Automatisierung und Simulationsumgebungen.

Toolbox-macos verwandelt Ihren Mac in eine KI-Agenten-Hub, indem es eine vielseitige Sammlung KI-gestützter Werkzeuge in einer nativen Menüleisten-App integriert. Es nutzt OpenAI's GPT-Modelle und andere APIs, um Sie Texte auswählen, Inhalte zusammenfassen, zwischen Sprachen übersetzen, Code generieren, benutzerdefinierte Bilder erstellen, im Web suchen oder Workflows mit individuellen Skripten und Plugins automatisieren zu lassen. Sie können globale Tastenkombinationen konfigurieren, Makros definieren und Drittanbieter-KI-Dienste integrieren, um die Antworten anzupassen. Durch sofortige KI-Fähigkeiten in allen Anwendungen ohne Kontextwechsel erhöht es die Produktivität, beschleunigt kreative Aufgaben und zentralisiert Ihre bevorzugten KI-Tools. Nutzer können Befehle über die macOS-Befehls-Palette oder durch konfigurierbare Tastenkürzel aufrufen, was eine nahtlose Integration in Bearbeitungs-, Browser- oder Entwicklungs-Workflows gewährleistet. Die offene Architektur ermöglicht communitygesteuerte Erweiterungen und unterstützt die Ausführung lokaler KI-Modelle für datenschutzsensible Aufgaben.

FastAPI Agents bietet eine robuste Serviceschicht für die Entwicklung von LLM-basierten Agenten mit dem Web-Framework FastAPI. Es ermöglicht die Definition des Agentenverhaltens mit LangChain Chains, Tools und Speichersystemen. Jeder Agent kann als standardmäßiger REST-Endpunkt bereitgestellt werden, der asynchrone Anfragen, Streaming-Antworten und anpassbare Payloads unterstützt. Die Integration mit Vektorspeichern ermöglicht retrieval-augmented Generation für wissensgetriebene Anwendungen. Das Framework umfasst integrierte Protokollierung, Überwachungs-Hooks und Docker-Unterstützung für containerisierte Bereitstellung. Es ist einfach, Agenten mit neuen Tools, Middleware und Authentifizierung zu erweitern. FastAPI Agents beschleunigt die Marktreife von KI-Lösungen und stellt Sicherheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit agentenbasierter Anwendungen in Unternehmen und Forschungseinrichtungen sicher.

Das A2A SDK ist ein Entwickler-Toolkit zum Erstellen, Verketteten und Verwalten von KI-Agenten in Python. Es stellt APIs bereit, um Agentenverhalten via Prompts oder Code zu definieren, Agenten in Pipelines oder Workflows zu verbinden und asynchrone Nachrichtenübermittlung zu ermöglichen. Die Integration mit OpenAI, Llama, Redis und REST-Diensten erlaubt es Agenten, Daten abzurufen, Funktionen aufzurufen und Zustände zu speichern. Eine integrierte UI überwacht die Agentenaktivität, während das modulare Design die Erweiterung oder den Austausch von Komponenten ermöglicht, um benutzerdefinierte Anwendungsfälle zu erfüllen.

Aegix stellt ein robustes SDK zur Verfügung, mit dem KI-Agenten orchestriert werden können, die komplexe Workflows durch mehrstufiges Denken bewältigen. Mit Unterstützung verschiedener LLM-Anbieter ermöglicht es die Integration benutzerdefinierter Tools – von Datenbankverbindern bis Web-Scrapern – und die Beibehaltung des Gesprächsstatus mit Speichermodulen wie Vektor-Speichern. Die flexible Agenten-Schleifen-Architektur von Aegix erlaubt die Spezifikation von Planungs-, Ausführungs- und Überprüfungsphasen, wodurch die Agenten ihre Ausgaben iterativ verbessern können. Ob beim Aufbau von Dokumenten-Frage-Antwort-Bots, Code-Assistenten oder automatisierten Support-Agenten, Aegix vereinfacht die Entwicklung durch klare Abstraktionen, konfigurationsbasierte Pipelines und einfache Erweiterbarkeit. Es ist skalierbar von Prototypen bis hin zu Produktionssystemen, und sorgt für zuverlässige Leistung und wartbare Codebasen für KI-getriebene Anwendungen.