AgentSmithy ist darauf ausgelegt, den Entwicklungszyklus von KI-Agenten zu optimieren, indem modulare Komponenten für Speicherverwaltung, Aufgabenplanung und Ausführungssteuerung bereitgestellt werden. Das Framework nutzt Google Cloud Storage oder Firestore für persistenten Speicher, Cloud Functions für ereignisgesteuerte Trigger und Pub/Sub für skalierbare Messaging-Dienste. Handler definieren Agentenverhalten, während Planner die mehrstufige Aufgabenabwicklung steuern. Beobachtbarkeitsmodule verfolgen Leistungskennzahlen und Protokolle. Entwickler können maßgeschneiderte Plugins integrieren, um Fähigkeiten wie benutzerdefinierte Datenquellen, spezielle LLMs oder domänenspezifische Tools zu erweitern. Die cloud-native Architektur von AgentSmithy garantiert hohe Verfügbarkeit und Elastizität, ermöglicht Deployments in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen. Mit integrierter Sicherheit und rollenbasierter Zugriffskontrolle können Teams Governance aufrechterhalten und gleichzeitig schnell auf intelligente Agentenlösungen iterieren.

Isek ist eine entwicklerzentrierte Plattform zum Erstellen von KI-Agenten mit modularer Architektur. Es bietet ein Plugin-System für Tools und Datenquellen, integrierten Speicher für Kontextwahrung und eine Planungs-Engine zur Koordination mehrstufiger Aufgaben. Sie können Agenten lokal oder in der Cloud bereitstellen, beliebige LLM-Backends integrieren und die Funktionalität über Community- oder benutzerdefinierte Module erweitern. Isek vereinfacht die Erstellung von Chatbots, virtuellen Assistenten und automatisierten Workflows durch Vorlagen, SDKs und CLI-Tools für schnelle Entwicklung.

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.

Agent-FLAN wurde entwickelt, um die Erstellung komplexer KI-Agenten-Anwendungen zu vereinfachen, indem Aufgaben in Planungs- und Ausführungsrollen unterteilt werden. Benutzer definieren das Verhalten der Agenten und Workflows über Konfigurationsdateien, in denen Eingabeformate, Tool-Schnittstellen und Kommunikationsprotokolle spezifiziert werden. Der Planungsagent erzeugt hochrangige Aufgabenpläne, während Ausführungsagenten spezifische Aktionen durchführen, wie z.B. API-Aufrufe, Datenverarbeitung oder Inhaltserstellung mit großen Sprachmodellen. Die modulare Architektur von Agent-FLAN unterstützt Plug-and-Play-Tool-Adapter, benutzerdefinierte Prompt-Templates und Dashboards für die Echtzeitüberwachung. Es integriert sich nahtlos mit bekannten LLM-Anbietern wie OpenAI, Anthropic und Hugging Face, wodurch Entwickler schnell Multi-Agenten-Workflows für Szenarien wie automatisierte Forschungsassistenten, dynamische Inhaltserstellungspipelines und Unternehmensprozessautomatisierung prototypisieren, testen und bereitstellen können.

AppAgent ist ein multimodales Agenten-Framework auf Basis von LLM, das entwickelt wurde, um Smartphone-Apps ohne manuelles Scripting zu steuern. Es integriert Bildschirmaufnahme, GUI-Elementerkennung, OCR-Parsing und natürliche Sprachplanung, um App-Layouts und Benutzerabsichten zu verstehen. Das Framework steuert Touch-Events (Tippen, Wischen, Texteingabe) über ein Android-Gerät oder Emulator, um Arbeitsabläufe zu automatisieren. Forscher und Entwickler können Eingabeaufforderungen anpassen, LLM-APIs konfigurieren und Module erweitern, um neue Apps und Aufgaben zu unterstützen, und so eine adaptive und skalierbare mobile Automatisierung erreichen.

Autonomais ist ein modularer KI-Agenten-Framework, das vollständige Autonomie bei Aufgabenplanung und -durchführung ermöglicht. Es integriert große Sprachmodelle zur Generierung von Plänen, steuert Aktionen über eine anpassbare Pipeline und speichert Kontext in Speichermodulen für kohärente mehrstufige Überlegungen. Entwickler können externe Werkzeuge wie Web-Scraper, Datenbanken und APIs einbinden, benutzerdefinierte Aktionshandler definieren und das Verhalten des Agenten durch konfigurierbare Fähigkeiten feinabstimmen. Das Framework unterstützt Protokollierung, Fehlerbehandlung und schrittweise Debugging, um eine zuverlässige Automatisierung von Forschung, Datenanalyse und Web-Interaktionen zu gewährleisten. Mit seiner erweiterbaren Plugin-Architektur ermöglicht Autonomais die schnelle Entwicklung spezialisierter Agenten, die komplexe Entscheidungen treffen und dynamische Werkzeugnutzung durchführen.

ggfai bietet eine einheitliche Schnittstelle, um Ziele zu definieren, mehrstufiges Denken zu verwalten und den Konversationskontext mit Speichermodulen aufrechtzuerhalten. Es unterstützt anpassbare Tool-Integrationen für externe Dienste oder APIs, asynchrone Ausführungsflüsse und Abstraktionen für OpenAI GPT-Modelle. Die Plugin-Architektur ermöglicht den Austausch von Speicher-Backends, Wissensspeichern und Aktionsvorlagen, was die Koordination von Agenten bei Aufgaben wie Kundenservice, Datenabruf oder persönlichen Assistenten vereinfacht.