Scint ist eine leistungsstarke No-Code-KI-Agentenplattform, die es Nutzern ermöglicht, autonome multi-schrittige Workflows zu konzipieren, zu deployen und zu verwalten. Mit Scint’s Drag-and-Drop-Oberfläche definieren Nutzer das Verhalten der Agenten, verbinden APIs und Datenquellen und setzen Trigger. Die Plattform bietet integrierte Debugging-Tools, Versionskontrolle und Dashboards für die Echtzeitüberwachung. Für technische und nicht-technische Teams konzipiert, beschleunigt Scint die Automatisierungsentwicklung und sorgt für die zuverlässige Ausführung komplexer Aufgaben von Datenverarbeitung bis Kundenservice.

Das Multi-Agent-basierte Such- und Rettungssystem in ROS ist ein Robotik-Framework, das ROS nutzt, um mehrere autonome Agenten für koordinierte Such- und Rettungsoperationen einzusetzen. Jeder Agent verwendet onboard-Sensoren und ROS-Themen für Echtzeit-Karten, Hindernisvermeidung und Zielerkennung. Ein zentraler Koordinator weist Aufgaben dynamisch zu, basierend auf dem Status der Agenten und Umweltfeedback. Das System kann in Gazebo oder an echten Robotern ausgeführt werden und ermöglicht Forschern und Entwicklern, die Zusammenarbeit mehrerer Roboter, Kommunikationsprotokolle und adaptive Missionsplanung unter realistischen Bedingungen zu testen und zu optimieren.

Operit ist ein umfassendes Open-Source-KI-Agentenrahmenwerk, das entwickelt wurde, um die Erstellung autonomer Agenten für verschiedene Aufgaben zu vereinfachen. Durch die Integration mit LLMs wie OpenAIs GPT und lokalen Modellen ermöglicht es dynamisches Denken über mehrstufige Workflows. Benutzer können benutzerdefinierte Plugins zum Handling von Datenabruf, Web-Scraping, Datenbankabfragen oder Codeausführung definieren, während operit Sitzungs-Kontext, Speicher und Tool-Invocation verwaltet. Das Framework bietet eine klare API zum Aufbau, Testen und Bereitstellen von Agenten mit persistentem Zustand, konfigurierbaren Pipelines und Fehlerbehandlungsmechanismen. Egal, ob Sie Kundendienst-Bots, Forschungsassistenten oder geschäftliche Automatisierungsagenten entwickeln – die erweiterbare Architektur und robuste Tooling von Operit gewährleisten eine schnelle Prototypentwicklung und skalierbare Deployments.

CopilotKit ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern den Bau maßgeschneiderter KI-Agenten ermöglicht. Es bietet eine modulare Architektur, bei der Sie Tools wie Dateisystemzugriff, Websuche, Python REPL und SQL-Connector registrieren und konfigurieren können, um sie in Agenten zu integrieren, die unterstützte LLMs verwenden. Eingebaute Speicher-Module ermöglichen die Persistenz des Gesprächsstatus, während LangGraph strukturierte Logikflüsse für komplexe Aufgaben definiert. Agenten können in Skripten, Webdiensten oder CLI-Apps bereitgestellt und über Cloud-Anbieter skaliert werden. CopilotKit funktioniert nahtlos mit OpenAI, Azure OpenAI und Anthropic Modellen und ermöglicht automatisierte Workflows, Chatbots und Datenanalyse-Bots.

Nova bietet ein umfassendes Toolset zur Erstellung autonomer KI-Agenten in Python. Es enthält einen Planer, der Ziele in umsetzbare Schritte zerlegt, ein Pluginsystem zur Integration externer Tools oder APIs und ein Speicher-Modul zur Speicherung und Abfrage von Konversationskontexten. Entwickler können benutzerdefinierte Verhaltensweisen konfigurieren, Agentenentscheidungen durch Protokolle verfolgen und die Funktionalität mit minimalem Code erweitern. Nova vereinfacht den gesamten Lebenszyklus des Agenten von Design bis Einsatz.

Overeasy ist ein in Python geschriebenes Open-Source-Framework zur Orchestrierung von LLM-gesteuerten KI-Agenten in verschiedenen Bereichen. Es bietet eine modulare Architektur zur Definition von Agenten, Konfiguration von Speicher und Integration externer Tools wie APIs, Wissensbasen und Datenbanken. Entwickler können sich mit OpenAI, Azure oder selbst gehosteten LLM-Endpunkten verbinden und dynamische Workflows mit einem oder mehreren Agenten entwerfen. Das Orchestrierungs-Engine von Overeasy übernimmt Aufgaben delegieren, Entscheidungen treffen und Fallback-Strategien, sodass robuste digitale Arbeiter für Forschung, Kundensupport, Datenanalyse, Terminplanung und mehr entstehen. Umfangreiche Dokumentation und Beispielprojekte beschleunigen die Bereitstellung auf Linux, macOS und Windows.