Azeerc-AI ist ein entwicklerorientiertes Framework, das eine schnelle Konstruktion intelligenter Agenten ermöglicht, indem es große Sprachmodell(LLM)-Aufrufe, Werkzeugintegrationen und Speichermanagement orchestriert. Es bietet eine Plugin-Architektur, bei der Sie benutzerdefinierte Werkzeuge registrieren können—wie Websuche, Datenfetcher oder interne APIs—und dann komplexe, mehrstufige Workflows skripten. Eingebaute dynamische Speicher erlauben es Agenten, vergangene Interaktionen zu erinnern und abzurufen. Mit minimalem Boilerplate können Sie Konversationsbots oder aufgaben-spezifische Agenten starten, deren Verhalten anpassen und in jeder Python-Umgebung bereitstellen. Sein erweiterbares Design passt zu Anwendungsfällen von Kundensupport-Chats bis hin zu automatisierten Forschungsassistenten.

BotFast vereinfacht den Prozess des Aufbaus von KI-gesteuerten Telegram-Bots, indem es Entwicklern eine umfassende Python-Vorlage bereitstellt. Es umfasst alles, was erforderlich ist, um einzigartige Bot-Erlebnisse zu schaffen, einschließlich der Zahlungsintegration mit Telegram und der einfachen Einrichtung von Abonnementdiensten. Mit BotFast können Benutzer benutzerdefinierte KI-Agenten einrichten, Multimedia-Funktionen nutzen und eine Vielzahl von Backend-Funktionen wie MongoDB zur Datenverwaltung verwenden, wodurch es eine All-in-One-Lösung für die Bot-Entwicklung ist.

Die Dialogflow Fulfillment Python Library ist ein Open-Source-Framework, das HTTP-Anfragen von Dialogflow verarbeitet, Absichten auf Python-Handler-Funktionen abbildet, Sitzungs- und Ausgabekontexte verwaltet und strukturierte Antworten einschließlich Text, Karten, Vorschlagstasten und benutzerdefinierter Nutzdaten erstellt. Es abstrahiert die JSON-Struktur der Dialogflow-Webhooks-API in praktische Python-Klassen und -Methoden, beschleunigt die Erstellung von konversationellen Backends und reduziert Boilerplate-Code bei der Integration mit Datenbanken, CRM-Systemen oder externen APIs.

ExampleAgent ist ein entwicklerorientiertes Toolkit, das die Erstellung KI-gesteuerter Assistenten beschleunigt. Es integriert direkt mit den GPT-Modellen von OpenAI, um die Verarbeitung natürlicher Sprache zu übernehmen, und bietet ein plug-infähiges System für die Hinzufügung benutzerdefinierter Tools oder APIs. Das Framework verwaltet Gesprächskontext, Speicher und Fehlerbehandlung, sodass Agenten Informationsbeschaffung, Aufgabenautomatisierung und Entscheidungsworkflows durchführen können. Mit klaren Code-Vorlagen, Dokumentation und Beispielen können Teams schnell domänenspezifische Agenten für Chatbots, Datenextraktion, Terminplanung und mehr prototypisieren.

Langchainrb ist eine Open-Source-Ruby-Bibliothek, die die Entwicklung KI-gesteuerter Anwendungen durch ein modulares Framework für Agenten, Ketten und Werkzeuge vereinfachen soll. Entwickler können Eingabeaufforderungsvorlagen definieren, Ketten von LLM-Aufrufen zusammensetzen, Speicherkomponenten zur Kontextbewahrung integrieren und benutzerdefinierte Werkzeuge wie Dokumentenlader oder Such-APIs verbinden. Es unterstützt Einbettungserzeugung für semantische Suche, integrierte Fehlerbehandlung und flexible Konfiguration von Modellen. Mit Agent-Absichtserklärungen können Sie Konversationsassistenten implementieren, die basierend auf Benutzereingaben entscheiden, welche Werkzeuge oder Ketten aufgerufen werden sollen. Die erweiterbare Architektur von Langchainrb ermöglicht einfache Anpassungen und beschleunigt die Prototypentwicklung von Chatbots, automatisierten Zusammenfassungspipelines, QA-Systemen und komplexen Workflow-Automatisierungen.

Langroid bietet ein umfassendes Agenten-Framework, das Entwickler befähigt, komplexe KI-gesteuerte Anwendungen mit minimalem Aufwand zu bauen. Es verfügt über ein modulares Design, das benutzerdefinierte Agenten-Personas, zustandsbehafteten Speicher für Kontextwahrung und nahtlose Integration mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie OpenAI, Hugging Face und privaten Endpunkten ermöglicht. Die Toolkits von Langroid erlauben es Agenten, Code auszuführen, Datenbanken abzurufen, externe APIs anzurufen und multimodale Eingaben wie Text, Bilder und Audio zu verarbeiten. Die Orchestrierungs-Engine verwaltet asynchrone Workflows und Toolaufrufe, während das Plugin-System die Erweiterung der Agentenfähigkeiten erleichtert. Durch die Abstraktion komplexer LLM-Interaktionen und Speicherverwaltung beschleunigt Langroid die Entwicklung von Chatbots, virtuellen Assistenten und Automatisierungslösungen für verschiedenste Branchen.

Micro-agent ist eine leichte, unvoreingenommene JavaScript-Bibliothek, die die Erstellung komplexer KI-Agenten mit großen Sprachmodellen vereinfacht. Sie bietet Kernabstraktionen wie Agenten, Werkzeuge, Planer und Speichersysteme, wodurch Entwickler benutzerdefinierte Konversationsflüsse zusammenstellen können. Agenten können externe APIs oder interne Dienstprogramme als Werkzeuge aufrufen, um dynamische Daten abzurufen und Aktionen durchzuführen. Die Bibliothek unterstützt sowohl kurzfristiges Gesprächsspeicher als auch langfristiges persistentes Gedächtnis, um den Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren. Planer steuern die Denkprozessketten, zerlegen komplexe Aufgaben in Werkzeugaufrufe oder Sprachmodelanfragen. Mit konfigurierbaren Eingabeaufforderungsvorlagen und Ausführungsstrategien passt sich Micro-agent nahtlos an Frontend-Webanwendungen, Node.js-Dienste und Edge-Umgebungen an und bietet eine flexible Basis für Chatbots, virtuelle Assistenten oder autonome Entscheidungssysteme.

OSU NLP Middleware ist ein leichtgewichtiges Framework in Python, das die Entwicklung von KI-Agentensystemen vereinfacht. Es stellt eine zentrale Agentenschleife bereit, die Interaktionen zwischen natürlichen Sprachmodellen und externen Tool-Funktionen, die als Plugins definiert sind, orchestriert. Das Framework unterstützt beliebte LLM-Anbieter (OpenAI, Hugging Face usw.) und ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Tools für Aufgaben wie Datenbankabfragen, Dokumentenabruf, Websuche, mathematische Berechnungen und REST-API-Aufrufe zu registrieren. Middleware verwaltet den Gesprächsverlauf, handhabt Ratenbegrenzungen und protokolliert alle Interaktionen. Es bietet außerdem konfigurierbares Caching und Wiederholungsrichtlinien für eine verbesserte Zuverlässigkeit, sodass intelligente Assistenten, Chatbots und autonome Workflows mit minimalem Boilerplate-Code erstellt werden können.

MixAgent bietet eine Plug-and-Play-Architektur, die es Entwicklern ermöglicht, Eingabeaufforderungen zu definieren, mehrere LLM-Backends zu verbinden und externe Werkzeuge (APIs, Datenbanken oder Code) einzubinden. Es orchestriert Planungs- und Ausführungszyklen, verwaltet den Agentenspeicher für zustandsbehaftete Interaktionen und protokolliert Chain-of-Thought-Überlegungen. Nutzer können schnell Assistenten, Datenabrufdienste oder Automatisierungsbots prototypisieren, ohne Orchestrierungsschichten von Grund auf neu zu erstellen, was die Bereitstellung von KI-Agenten beschleunigt.

Nagato AI ist ein erweiterbares KI-Agent-Framework, das autonome Arbeitsabläufe orchestriert, indem es Aufgabenplanung, Speicherverwaltung und Tool-Integrationen kombiniert. Benutzer können benutzerdefinierte Tools und APIs definieren, sodass der Agent Informationen abrufen, Aktionen ausführen und den Konversationskontext über lange Sitzungen aufrechterhalten kann. Mit seiner Plugin-Architektur und der Konversationsbenutzeroberfläche passt sich Nagato AI verschiedenen Szenarien an – von Forschungsunterstützung und Datenanalyse bis hin zu persönlicher Produktivität und automatisiertem Kundenkontakt – und bleibt dabei vollständig Open Source und entwicklerfreundlich.

ragChatbot ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung von Retrieval-Augmented Generation-Chatbots vereinfacht. Es integriert LangChain-Pipelines mit OpenAI oder anderen LLM-APIs zur Verarbeitung von Anfragen gegen benutzerdefinierte Dokumentkorpora. Benutzer können Dateien in verschiedenen Formaten (PDF, DOCX, TXT) hochladen, automatisch Text extrahieren und Embeddings mit gängigen Modellen erstellen. Das Framework unterstützt mehrere Vektorspeicher wie FAISS, Chroma und Pinecone für effiziente Ähnlichkeitssuche. Es verfügt über eine konversationelle Speicher-Schicht für Mehrfach-Interaktionen und eine modulare Architektur zur Anpassung von Prompt-Vorlagen und Retrieval-Strategien. Mit einer einfachen CLI oder Web-Oberfläche können Sie Daten integrieren, Suchparameter konfigurieren und einen Chat-Server starten, um Nutzerfragen kontextbezogen und genau zu beantworten.

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.

Bedrock Engineer bietet Entwicklern eine strukturierte, modulare Methode zum Aufbau von KI-Agenten, die auf AWS Bedrock-Grundlagenmodellen wie Amazon Titan und Anthropic Claude basieren. Das Toolkit umfasst Beispiel-Workflows für Datenabruf, Dokumentenanalyse, automatisierte Schlussfolgerungen und mehrstufige Planung. Es verwaltet den Sitzungs-Kontext, integriert sich mit AWS IAM für sicheren Zugriff und unterstützt anpassbare Prompt-Vorlagen. Durch die Abstraktion von Boilerplate-Code beschleunigt Bedrock Engineer die Entwicklung von Chatbots, Zusammenfassungs-Tools und intelligenten Assistenten bei gleichzeitiger Skalierbarkeit und Kostenoptimierung mittels AWS-verwalteter Infrastruktur.

ChaiBot dient als Grundlage für die Erstellung intelligenter Chat-Agenten, indem es die APIs von OpenAI GPT-3.5 und GPT-4 nutzt. Es verwaltet den Gesprächskontext, um einen kohärenten Multi-Turn-Dialog zu gewährleisten, und unterstützt dynamische Persona-Profile, sodass der Agent je nach Bedarf unterschiedliche Töne und Charaktere annehmen kann. ChaiBot verfügt über integriertes Gedächtnisspeicher, um vergangene Interaktionen abzurufen, anpassbare Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks, um externe Datenquellen oder Geschäftslogik zu integrieren. Entwickler können ChaiBot als Webdienst oder innerhalb einer CLI-Schnittstelle bereitstellen, Token-Grenzen anpassen, API-Schlüssel verwalten und Fallback-Verhalten konfigurieren. Durch die Abstraktion komplexer Prompt-Engineering-Flows beschleunigt ChaiBot die Entwicklung von Kundensupport-Bots, virtuellen Assistenten oder konversationalen Agenten für Unterhaltung und Bildung.

CoreLink-Persona-Engine ist ein modularer Rahmen, der Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten mit einzigartigen Persönlichkeiten durch Definition von Charaktereigenschaften, Speicherverhalten und Gesprächsabläufen zu erstellen. Es bietet eine flexible Plugin-Architektur zur Integration von Wissensbasen, benutzerdefinierter Logik und externen APIs. Die Engine verwaltet Kurz- und Langzeitspeicher für zusammenhängende Kontexte über Sitzungen hinweg. Entwickler können Persona-Profile mit JSON oder YAML konfigurieren, sich mit LLM-Anbietern wie OpenAI oder lokalen Modellen verbinden und Agenten auf verschiedenen Plattformen deployen. Mit integrierter Protokollierung und Analyse erleichtert CoreLink die Leistungsüberwachung und Verhaltensoptimierung, ideal für Kundensupport-Chatbots, virtuelle Assistenten, Rollenspielanwendungen und Forschungsprototypen.

GoLC bietet Entwicklern ein umfassendes Toolkit zum Erstellen von Sprachmodellketten und Agenten in Go. Es umfasst Kernmanagement, anpassbare Prompt-Vorlagen und eine nahtlose Integration mit führenden LLM-Anbietern. Durch Dokumenten-Lader und Vektor-Speicher ermöglicht GoLC die eingebettete Suche, die RAG-Workflows unterstützt. Das Framework unterstützt zustandsbehaftete Speicher-Module für dialogbezogenen Kontext und eine leichte Agenten-Architektur, um Mehrschritt-Reasoning und Tool-Aufrufe zu orchestrieren. Sein modulares Design erlaubt die Einbindung benutzerdefinierter Tools, Datenquellen und Ausgabebehandler. Mit Go-native Leistung und minimalen Abhängigkeiten vereinfacht GoLC die Entwicklung von KI-Pipelines und ist ideal für den Bau von Chatbots, Wissensassistenten, automatisierten Reasoning-Agenten und produktionsreifen Backend-KI-Diensten in Go.

OpenAI Agents Chatbot ermöglicht es Entwicklern, mehrere spezialisierte KI-Agenten (z.B. Tools, Wissensabruf, Speichermodule) in eine einzige Konversationsanwendung zu integrieren und zu verwalten. Es verfügt über Ketten-von-Denken-Orchestrierung, sitzungsbasierten Speicher, konfigurierbare Tool-Endpunkte und nahtlose OpenAI-API-Interaktionen. Benutzer können das Verhalten jedes Agenten anpassen, lokal oder in Cloud-Umgebungen bereitstellen und das Framework mit zusätzlichen Modulen erweitern. Dies beschleunigt die Entwicklung fortschrittlicher Chatbots, virtueller Assistenten und Automatisierungssysteme.

Practical AI Agents bietet Entwicklern ein umfassendes Framework und sofort einsatzbereite Beispiele, um autonome Agenten zu konstruieren, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Es zeigt, wie API-Tools (z.B. Webbrowser, Datenbanken, benutzerdefinierte Funktionen) integriert, RAG-Style-Speicher implementiert, Gesprächskontexte verwaltet und dynamische Planung durchgeführt werden. Die Beispiele können für Chatbots, Datenanalyse-Assistenten, Aufgabenautomatisierungsskripte oder Forschungstools angepasst werden. Das Repository beinhaltet Notebooks, Dockerfiles und Konfigurationsdateien, um Einrichtung und Einsatz in verschiedenen Umgebungen zu erleichtern.

scenario-go dient als robustes Framework zum Aufbau von KI-Agenten in Go, indem es Entwicklern ermöglicht, Szenariedefinitionen zu erstellen, die schrittweise Interaktionen mit großen Sprachmodellen spezifizieren. Jedes Szenario kann Prompt-Vorlagen, benutzerdefinierte Funktionen und Zwischenspeicherung zur Beibehaltung des Konversationsstatus über mehrere Runden enthalten. Das Toolkit integriert sich mit führenden LLM-Anbietern via RESTful APIs, ermöglicht dynamische Eingabe-Ausgabe-Zyklen und bedingte Verzweigungen basierend auf KI-Antworten. Mit integrierter Protokollierung und Fehlerbehandlung vereinfacht scenario-go das Debuggen und die Überwachung von KI-Workflows. Entwickler können wiederverwendbare Szenario-Komponenten komponieren, mehrere KI-Aufgaben verketten und Funktionalitäten durch Plugins erweitern. Das Ergebnis ist eine vereinfachte Entwicklungsumgebung für den Aufbau von Chatbots, Datenextraktionspipelines, virtuellen Assistenten und automatisierten Kundensupport-Agenten vollständig in Go.

Sharp-GPT befähigt .NET-Entwickler, robuste KI-Agenten zu erstellen, indem benutzerdefinierte Attribute auf Schnittstellen genutzt werden, um Eingabeaufforderungsvorlagen zu definieren, Modelle zu konfigurieren und die Gesprächsspeicherung zu verwalten. Es bietet Streaming-Ausgaben für Echtzeitinteraktionen, automatische JSON-Deserialisierung für strukturierte Antworten und integrierte Unterstützung für Fallback-Strategien und Protokollierung. Mit pluggbaren HTTP-Clients und Provider-Abstraktion können Sie nahtlos zwischen OpenAI, Azure oder anderen LLM-Diensten wechseln. Ideal für Chatbots, Inhaltsgenerierung, Zusammenfassungen, Klassifikationen und mehr, reduziert Sharp-GPT Boilerplate-Code und beschleunigt die Entwicklung von KI-Agenten unter Windows, Linux oder macOS.