Nexus Agents ist ein modulares Framework zum Aufbau von KI-gesteuerten Multi-Agenten-Systemen mit großen Sprachmodellen im Kern. Entwickler können benutzerdefinierte Agenten definieren, externe Werkzeuge integrieren und Workflows durch deklarative YAML- oder Python-Konfigurationen orchestrieren. Es unterstützt dynamisches Aufgabenrouting, Speicherverwaltung und Inter-Agenten-Kommunikation und sorgt für skalierbare und zuverlässige Automatisierung. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und CLI-Unterstützung vereinfacht Nexus Agents den Aufbau komplexer Pipelines für Datenabruf, Analyse, Inhaltserstellung und Kundeninteraktionen. Seine Architektur ermöglicht eine einfache Erweiterung mit benutzerdefinierten Werkzeugen oder LLM-Anbietern, um Teams zu befähigen, Geschäftsprozesse, Forschungsaufgaben und operative Workflows auf konsistente und wartbare Weise zu automatisieren.

NeXent ist ein flexibles KI-Agenten-Framework, mit dem Sie benutzerdefinierte digitale Worker über YAML oder Python SDK definieren können. Sie können mehrere LLMs, externe APIs und Toolchains in modulare Pipelines integrieren. Eingebaute Speichermodule ermöglichen zustandsbehaftete Interaktionen, während ein Überwachungs-Dashboard Echtzeiteinblicke bietet. NeXent unterstützt lokale und Cloud-Bereitstellung, Docker-Container und skaliert horizontal für Unternehmensanforderungen. Das Open-Source-Design fördert Erweiterbarkeit und communitygetriebene Plugins.

Noema Declarative AI ermöglicht es Entwicklern und Forschern, KI-Agenten und deren Workflows auf einer hohen, deklarativen Ebene zu spezifizieren. Durch das Schreiben von YAML- oder JSON-Konfigurationsdateien definieren Sie Agenten, Eingabeaufforderungen, Tools und Speichermodule. Die Noema-Laufzeit analysiert diese Definitionen, lädt Sprachmodelle, führt jeden Schritt Ihrer Pipeline aus, verwaltet Status und Kontext und liefert strukturierte Ergebnisse. Dieser Ansatz reduziert Boilerplate, verbessert die Reproduzierbarkeit und trennt Logik von Ausführung, was ihn ideal für Prototyping von Chatbots, Automatisierungsskripten und Forschungsversuchen macht.

NPI.ai bietet eine umfassende Plattform, auf der Nutzer KI-Agenten grafisch durch Drag-and-Drop-Module gestalten können. Jeder Agent besteht aus Komponenten wie Sprachmodell-Eingaben, Funktionsaufrufen, Entscheidungslogik und Speicher-Vektoren. Die Plattform unterstützt die Integration mit APIs, Datenbanken und Drittanbieterdiensten. Agenten können den Kontext durch eingebaute Speicher-Schichten aufrechterhalten, was ihnen ermöglicht, mehrstufige Gespräche zu führen, vergangene Interaktionen abzurufen und dynamisches Denken durchzuführen. NPI.ai beinhaltet Versionierung, Testumgebungen und Deployment-Pipelines, sodass Änderungen einfach iteriert und Agenten in die Produktion gebracht werden können. Mit Echtzeit-Logging und Überwachung erhalten Teams Einblicke in die Leistung der Agenten und Nutzerinteraktionen, was kontinuierliche Verbesserungen erleichtert und Zuverlässigkeit in großem Maßstab sicherstellt.

Odyssey bietet eine flexible Architektur zum Aufbau kollaborativer Multi-Agenten-Systeme. Es umfasst Kernkomponenten wie den Task Manager zur Definition und Verteilung von Teilaufgaben, Memory-Module zur Speicherung von Kontext und Gesprächshistorien, Agent Controller zur Koordination von LLM-gesteuerten Agenten und Tool-Manager zur Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen. Entwickler können Workflows via YAML-Dateien konfigurieren, vorgefertigte LLM-Kerne (z.B. GPT-4, lokale Modelle) auswählen und das Framework nahtlos mit neuen Werkzeugen oder Speicher-Backends erweitern. Odyssey protokolliert Interaktionen, unterstützt asynchrone Aufgaben-Ausführung und ermöglicht iterative Verfeinerungsschleifen, was es ideal für Forschung, Prototyping und produktionsreife Multi-Agenten-Anwendungen macht.

OmniMind0 ist ein umfassendes, agentenbasiertes KI-Framework in Python, das die Erstellung und Orchestrierung mehrerer autonomer Agenten ermöglicht. Jeder Agent kann so konfiguriert werden, dass er spezifische Aufgaben übernimmt — wie Datenabruf, Zusammenfassung oder Entscheidungsfindung — während sie den Zustand über pluggable Speicher-Backends wie Redis oder JSON-Dateien teilen. Die integrierte Plugin-Architektur ermöglicht die Erweiterung der Funktionalität mit externen APIs oder benutzerdefinierten Befehlen. Es unterstützt Modelle von OpenAI, Azure und Hugging Face und bietet Einsatzmöglichkeiten über CLI, REST-API-Server oder Docker für flexible Integration in Ihre Workflows.

Notte ist ein entwicklerzentriertes Python-Framework zur Orchestrierung von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Es bietet integrierte Speicher-Module zum Speichern und Abrufen von Gesprächskontexten, flexible Tool-Integration für externe APIs oder benutzerdefinierte Funktionen und eine Planungskomponente, die Aufgaben sequenziert. Mit Notte können Sie schnell konversationelle Assistenten, Datenanalyse-Bots oder automatisierte Arbeitsabläufe prototypisieren und profitieren gleichzeitig von Open-Source-Erweiterbarkeit und plattformübergreifender Unterstützung.

Open WebUI Pipeline für RAGFlow bietet Entwicklern und Datenwissenschaftlern eine modulare Pipeline zum Aufbau von RAG-Anwendungen. Es unterstützt das Hochladen von Dokumenten, das Berechnen von Einbettungen mit verschiedenen LLM-APIs und die Speicherung von Vektoren in lokalen Datenbanken für effiziente Ähnlichkeitssuche. Das Framework orchestriert Abruf-, Zusammenfassungs- und Konversationsprozesse, um Echtzeit-Chat-Interfaces zu ermöglichen, die externe Wissensquellen referenzieren. Mit anpassbaren Prompts, Multi-Model-Kompatibilität und Speicherverwaltung ermöglicht es Nutzern, spezialisierte QA-Systeme, Dokumentenzusammenfasser und persönliche KI-Assistenten innerhalb einer interaktiven Web-UI-Umgebung zu erstellen. Die Plugin-Architektur erlaubt eine nahtlose Integration mit bestehenden lokalen WebUI-Setups wie Oobabooga. Es beinhaltet Schritt-für-Schritt-Konfigurationsdateien und unterstützt Batch-Verarbeitung, Verfolgung des Gesprächskontexts und flexible Abrufstrategien. Entwickler können die Pipeline mit benutzerdefinierten Modulen für die Auswahl des Vektor-Speichers, Prompt-Chainings und Benutzerspeicherung erweitern, was sie ideal für Forschung, Kundendienst und spezialisierte Wissensdienste macht.

OpenAgent bietet ein umfassendes Framework zur Entwicklung autonomer KI-Agenten, die Aufgaben verstehen, Mehrschritt-Aktionen planen und mit externen Diensten interagieren können. Durch die Integration mit LLMs wie OpenAI und Anthropic ermöglicht es natürliche Sprachlogik und Entscheidungsfindung. Die Plattform verfügt über ein plug-infähiges Werkzeugsystem für die Ausführung von HTTP-Anfragen, Dateivorgängen und benutzerdefinierten Python-Funktionen. Speicherverwaltungs-Module erlauben es Agenten, Kontextinformationen über Sessions hinweg zu speichern und abzurufen. Entwickler können die Funktionalität über Plugins erweitern, die Echtzeit-Streamings von Antworten konfigurieren und integrierte Protokollierungs- und Bewertungswerkzeuge nutzen, um die Leistung der Agenten zu überwachen. OpenAgent vereinfacht die Orchestrierung komplexer Workflows, beschleunigt die Prototypenentwicklung intelligenter Assistenten und sorgt für eine modulare Architektur für skalierbare KI-Anwendungen.

OpenAgentSpec definiert eine umfassende Sammlung von JSON-Schemas, API-Schnittstellen und Protokollrichtlinien für KI-Agenten. Es deckt die Agentenregistrierung, Fähigkeitsdeklaration, Nachrichtenformate, Ereignisbehandlung, Speicherverwaltung und Erweiterungsmechanismen ab. Durch Befolgung der Spezifikation können Organisationen Agenten erstellen, die zuverlässig miteinander und mit Gastgeberumgebungen kommunizieren, was den Integrationsaufwand reduziert und eine wiederverwendbare Ökosystem von interoperablen KI-Komponenten fördert.

OpenAI Agents bietet eine modulare Umgebung zum Definieren, Ausführen und Verwalten autonomer KI-Agenten, die auf OpenAI-Sprachmodellen basieren. Entwickler können Agenten mit Speicherspeichern konfigurieren, benutzerdefinierte Werkzeuge oder Plugins registrieren, die Zusammenarbeit mehrerer Agenten orchestrieren und die Ausführung durch integrierte Protokollierung überwachen. Das Framework übernimmt API-Aufrufe, Kontextmanagement und asynchrone Aufgabenplanung und ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung komplexer KI-gesteuerter Workflows und Anwendungen wie Datenextraktion, Kundenservice-Automatisierung, Codegenerierung und Forschungshilfe.

OpenAI Agents JS ermöglicht es Entwicklern, KI-Agenten zu erstellen, indem sie OpenAI-Modelle mit benutzerdefinierten Werkzeugsets kombinieren. Agenten können Benutzereingaben verarbeiten, externe APIs aufrufen, zustandsbehaftete Gespräche mit Speicher-Modulen verwalten und Aufgaben wie Web-Scraping, Code-Generierung oder Datenabfrage durchführen. Das Framework bietet ein Plugin-System zur Registrierung von Werkzeugen, eine standardisierte Agent-Klasse für die Orchestrierung, eingebaute Speicherschichten und Unterstützung für chat- und abschaltungsbasierte Modelle. Zu den Funktionen gehören Fehlerwiederherstellung, Multi-Werkzeug-Orchestrierung und anpassbare Middleware. Durch das Definieren von Werkzeugen und das Einfüttern in die Agent-Instanz können Sie komplexe, KI-gesteuerte Workflows in Node.js oder Browser-Kontexten mit minimalem Boilerplate bereitstellen. Außerdem vereinfacht es die API-Schlüssel-Verwaltung und unterstützt asynchrone Operationen, sodass Agenten lang laufende Aufgaben ausführen oder problemlos mit Datenbanken und Nachrichtenschlangen integrieren können.

Python AI Agent bietet ein entwicklerfreundliches Toolkit zur Orchestrierung autonomer Agenten, die von großen Sprachmodellen gesteuert werden. Es bietet integrierte Mechanismen zur Definition benutzerdefinierter Tools und Aktionen, zur Pflege des Konversationsverlaufs mit Speichermodulen und zum Streaming von Antworten für interaktive Erfahrungen. Nutzer können seine Plugin-Architektur erweitern, um APIs, Datenbanken und externe Dienste zu integrieren, sodass Agenten Daten abrufen, Berechnungen durchführen und Arbeitsabläufe automatisieren können. Die Bibliothek unterstützt konfigurierbare Pipelines, Fehlerbehandlung und Protokollierung für robuste Einsätze. Mit minimalem Boilerplate können Entwickler Chatbots, virtuelle Assistenten, Datenanalysatoren oder Aufgabenautomatisierer erstellen, die LLM-Logik und Mehrschrittentscheidungen nutzen. Die Open-Source-Natur fördert Community-Beiträge und passt sich jeder Python-Umgebung an.

Catalyst von Raga ist eine SaaS-Plattform, die die Erstellung und den Betrieb KI-gestützter Agenten in Unternehmen vereinfacht. Benutzer können Daten aus Datenbanken, CRMs und Cloud-Speichern in Vektor-Communities einbringen, Speicherrichtlinien konfigurieren und mehrere LLMs orchestrieren, um komplexe Anfragen zu beantworten. Der visuelle Builder ermöglicht Drag-and-Drop-Workflows, Tool- und API-Integrationen sowie Echtzeit-Analysen. Nach der Konfiguration können Agenten als Chat-Schnittstellen, APIs oder eingebettete Widgets bereitgestellt werden, mit rollenbasiertem Zugriff, Audit-Logs und Skalierbarkeit für den produktiven Einsatz.

RModel ist ein entwicklerzentriertes KI-Agenten-Framework, das die Erstellung von next-generation konversationalen und autonomen Anwendungen erleichtert. Es integriert sich mit jedem LLM, unterstützt Plugin-Toolketten, Speichersysteme und dynamische Prompt-Generierung. Mit integrierten Planungsmechanismen, benutzerdefinierten Tool-Registrierungen und Telemetrie ermöglicht RModel Agenten, Aufgaben wie Informationsbeschaffung, Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in mehreren Domänen auszuführen, während es zustandsbehaftete Dialoge, asynchrone Ausführung, anpassbare Antwort-Handler und sichere Kontextverwaltung für skalierbare Cloud- oder On-Premise-Deployments bereitstellt.

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.

Serena wurde entwickelt, um komplexe Workflows durch autonome Planung und Ausführung zu automatisieren. Es interagiert mit Websuchmaschinen, Datenbanken und APIs, um Informationen zu sammeln, Ergebnisse zusammenzufassen und Aufgaben gemäß benutzerdefinierten Zielen auszuführen. Als Python-Bibliothek erhält Serena den Zustand über Sitzungen hinweg, lädt dynamisch Plugins für erweiterte Fähigkeiten und nutzt große Sprachmodelle, um strukturierte Pläne zu erstellen. Entwickler können Tool-Integrationen für Code-Ausführung, Dateimanagement und Analysen anpassen, wodurch Serena eine vielseitige Plattform für Forschung, Datenverarbeitung, Content-Erstellung und mehr wird.

SonAgent ist ein erweiterbares Open-Source-Framework zum Erstellen, Organisieren und Ausführen von KI-Agenten in Python. Es bietet Kernmodule für Speicher, Werkzeug-Wrapper, Planungslogik und asynchrone Ereignisverwaltung. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge registrieren, Sprachmodelle integrieren, langfristigen Agentenspeicher verwalten und mehrere Agenten koordinieren, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Das modulare Design von SonAgent beschleunigt die Entwicklung von Konversationsbots, Workflow-Automatisierungen und verteilten Agentensystemen.

SwiftAgent bietet ein robustes Toolkit zum Erstellen intelligenter Agenten durch die direkte Integration der OpenAI-Modelle in Swift. Entwickler können benutzerdefinierte Aktionen und externe Tools deklarieren, die die Agenten basierend auf Benutzereingaben auslösen. Das Framework verwaltet den Konversationsspeicher, sodass die Agenten auf vergangene Interaktionen Bezug nehmen können. Es unterstützt Prompt-Vorlagen und dynamische Kontextinjektion, um Mehr-Runden-Dialoge und Entscheidungslogik zu erleichtern. Das asynchrone API von SwiftAgent arbeitet nahtlos mit Swifts Concurrency, was es ideal für iOS-, macOS- oder serverseitige Umgebungen macht. Durch die Abstraktion von Model-Aufrufen, Speicherverwaltung und Pipeline-Orchestrierung befähigt SwiftAgent Teams, Konversationsassistenten, Chatbots oder Automatisierungsagenten schnell innerhalb von Swift-Projekten zu prototypisieren und zu deployen.

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.