AI Agents ist ein umfassendes Python-Framework, das die Entwicklung intelligenter Software-Agenten vereinfacht. Es bietet Plug-and-Play-Toolkits zur Integration externer Dienste wie Websuche, Datei-I/O und benutzerdefinierte APIs. Mit integrierten Speichermodulen behalten Agenten den Kontext zwischen Interaktionen bei, was fortgeschrittenes mehrstufiges Denken und persistente Gespräche ermöglicht. Das Framework unterstützt mehrere LLM-Anbieter, einschließlich OpenAI und quelloffener Modelle, sodass Entwickler Modelle einfach wechseln oder kombinieren können. Benutzer definieren Aufgaben, weisen Tools und Speicherpolitiken zu, und die Kern-Engine orchestriert die Prompt-Erstellung, Tool-Aufrufe und Antwortanalyse für einen nahtlosen Agentenbetrieb.

AgentLLM ist ein webbasierter KI-Agentenrahmen, mit dem Benutzer autonome Agenten über eine grafische Oberfläche oder JSON-Definitionen erstellen, konfigurieren und ausführen können. Agenten können mehrstufige Workflows planen, indem sie Aufgaben logisch durchdenken, Code über Python-Tools oder externe APIs aufrufen, Gespräche und Speicher verwalten und sich basierend auf Ergebnissen anpassen. Die Plattform unterstützt OpenAI, Azure oder selbstgehostete Modelle und bietet integrierte Tool-Integrationen für Websuche, Dateiverwaltung, mathematische Berechnungen und benutzerdefinierte Plugins. Entwickelt für Experimente und schnelle Prototypenerstellung vereinfacht AgentLLM den Aufbau intelligenter Agenten, die komplexe Geschäftsprozesse, Datenanalyse, Kundensupport und personalisierte Empfehlungen automatisieren können.

Der KI-Agent mit MCP ist ein umfassendes Framework, das darauf ausgelegt ist, die Entwicklung fortschrittlicher KI-Agenten zu vereinfachen, die langfristigen Kontext aufrechterhalten, Mehr-Schritt-Denken durchführen und Strategien basierend auf Speicher anpassen können. Es nutzt ein modulares Design, bestehend aus Memory Manager, Conditional Planner und Prompt Manager, das benutzerdefinierte Integrationen und Erweiterungen mit verschiedenen LLMs erlaubt. Der Memory Manager speichert vergangene Interaktionen dauerhaft, um den Kontext zu bewahren. Der Conditional Planner bewertet bei jedem Schritt Bedingungen und wählt dynamisch die nächste Aktion aus. Der Prompt Manager formatiert Eingaben und verkettet Aufgaben nahtlos. Es ist in Python geschrieben, integriert sich via API mit OpenAI GPT-Modellen, unterstützt Retrieval-augmented Generation und erleichtert konversationelle Agenten, Aufgabenautomatisierung oder Entscheidungssysteme. Umfangreiche Dokumentation und Beispiele helfen Nutzern bei Einrichtung und Anpassung.

Der KI-Agenten-Workshop ist ein umfassendes Repository mit praktischen Beispielen und Vorlagen zur Entwicklung von KI-Agenten mit Python. Der Workshop umfasst Jupyter-Notebooks, die Agentenframeworks, Tool-Integrationen (z.B. Websuche, Dateiverwaltung, Datenbankabfragen), Speichermechanismen und Multi-Schritt-Reasoning demonstrieren. Nutzer lernen, benutzerdefinierte Agentenplaner zu konfigurieren, Tool-Schemas zu definieren und schleifenbasierten Konversations-Workflows zu implementieren. Jedes Modul enthält Übungen zur Fehlerbehandlung, Prompt-Optimierung und Evaluierung der Agentenausgaben. Der Code unterstützt OpenAI's Funktionsaufrufe und LangChain-Verbindungen, ermöglicht eine nahtlose Erweiterung für domänenspezifische Aufgaben. Ideal für Entwickler, die autonome Assistenten, Aufgabenautomatisierungs-Bots oder Frage-Antwort-Agenten prototypisch entwickeln möchten, und bietet einen schrittweisen Ansatz von einfachen Agenten bis zu fortgeschrittenen Workflows.

AI Agents Tools ist ein umfassendes Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten schnell zu erstellen, indem es OpenAI-Funktionsaufrufe nutzt. Die Bibliothek umfasst eine Reihe modularer Werkzeuge, darunter Websuche, browserbasiertes Browsing, Wikipedia-Abruf, Python-REPL-Ausführung und Vektorspeicher. Durch die Definition von Agenten-Vorlagen – wie Single-Tool-Agenten, toolbox-gesteuerte Agenten und Callback-gesteuerte Workflows – können Entwickler Mehrschritt-Reasoning-Pipelines orchestrieren. Das Toolkit abstrahiert die Komplexität der Funktionsserialisierung und der Antwortbehandlung und bietet nahtlose Integration mit OpenAI LLMs. Es unterstützt dynamische Werkzeugregistrierung und das Verfolgen des Speicherzustands, sodass Agenten vergangene Interaktionen abrufen können. Geeignet für den Bau von Chatbots, autonomen Forschungsassistenten und Aufgabenautomatisierungsagenten, beschleunigt AI Agents Tools Experimente und die Bereitstellung benutzerdefinierter KI-gesteuerter Workflows.

Der Amazon Bedrock Custom LangChain Agent ist eine Referenzarchitektur und ein Code-Beispiel, das zeigt, wie man KI-Agenten durch die Kombination von AWS Bedrock Foundation-Modellen mit LangChain baut. Sie definieren eine Reihe von Tools (APIs, Datenbanken, RAG-Retriever), konfigurieren Agentenrichtlinien und Speicher, und führen mehrstufige Denkprozesse aus. Es unterstützt Streaming-Ausgaben für geringe Latenz bei Nutzererfahrungen, integriert Callback-Handler zur Überwachung und stellt Sicherheit mittels IAM-Rollen sicher. Dieser Ansatz beschleunigt die Bereitstellung intelligenter Assistenten für Kundensupport, Datenanalyse und Workflow-Automatisierung – alles auf der skalierbaren AWS-Cloud.

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.

Minimalist Agent bietet ein rohes Framework zum Bau von KI-Agenten in Python. Es nutzt die Agent-Klassen von LangChain und die API von OpenAI, um mehrstufiges Schlussfolgern durchzuführen, Werkzeuge dynamisch auszuwählen und Funktionen auszuführen. Sie können das Repository klonen, Ihren OpenAI API-Schlüssel konfigurieren, benutzerdefinierte Werkzeuge oder Endpunkte definieren und das CLI-Skript ausführen, um mit dem Agenten zu interagieren. Das Design legt Wert auf Klarheit und Erweiterbarkeit, was es einfach macht, Kernverhalten des Agenten für Experimente oder Lehre zu studieren, zu modifizieren und zu erweitern.

Dev-Agent ist ein Open-Source-KI-Agent-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome Agenten schnell zu erstellen und bereitzustellen. Es kombiniert eine modulare Plugin-Architektur mit einfach konfigurierenbaren Tool-Invocation, einschließlich HTTP-Endpunkten, Datenbankabfragen und benutzerdefinierten Skripts. Agenten können eine persistenten Speicherschicht nutzen, um vergangene Interaktionen zu referenzieren, und mehrstufige Reasoning-Flows für komplexe Aufgaben orchestrieren. Mit integrierter Unterstützung für OpenAI GPT-Modelle definieren Benutzer das Verhalten der Agenten über einfache JSON- oder YAML-Spezifikationen. Das CLI-Tool verwaltet Authentifizierung, Sitzungsstatus und Protokollierung. Ob Kundenservice-Bots, Datenabrufassistenten oder automatisierte CI/CD-Helfer – Dev-Agent reduziert den Entwicklungsaufwand und ermöglicht eine nahtlose Erweiterung durch community-getriebene Plugins, bietet Flexibilität und Skalierbarkeit für vielfältige KI-basierte Anwendungen.

LangChain Google Gemini Agent ist eine Python-basierte Bibliothek, die die Erstellung autonomer KI-Agenten mit den Gemini-Sprachmodellen von Google vereinfacht. Sie kombiniert den modularen Ansatz von LangChain—der das Prompt-Ketten, das Speichermanagement und die Tool-Integration ermöglicht—mit den erweiterten natürlichen Sprachverständnisfähigkeiten von Gemini. Benutzer können benutzerdefinierte Tools für API-Aufrufe, Datenbankabfragen, Webscraping und Dokumentenzusammenfassungen definieren; diese über einen Agenten orchestrieren, der Benutzereingaben interpretiert, geeignete Tool-Aktionen auswählt und zusammenhängende Antworten erstellt. Das Ergebnis ist ein flexibler Agent, der mehrstufiges Denken, Echtzeit-Datenzugriff und kontextbewusste Dialoge unterstützt, ideal für den Aufbau von Chatbots, Forschungsassistenten und automatisierten Workflows. Zudem bietet er die Integration mit populären Vektorspeichern und Cloud-Diensten für Skalierbarkeit.

LLM-Agent ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zum Erstellen von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Es bietet Abstraktionen für Gesprächsspeicher, dynamische Prompt-Vorlagen und nahtlose Integration benutzerdefinierter Tools oder APIs. Entwickler können mehrstufige Denkprozesse steuern, den Zustand über Interaktionen hinweg aufrechterhalten und komplexe Aufgaben automatisieren, wie Datenabruf, Berichtserstellung und Entscheidungsunterstützung. Durch die Kombination von Speicherverwaltung, Tool-Nutzung und Planung vereinfacht LLM-Agent die Entwicklung intelligenter, aufgabenorientierter Agenten in Python.

LLMWare dient als umfassendes Toolkit für den AufbauKI-gesteuerter Agenten mit großen Sprachmodellen. Es ermöglicht die Definition wiederverwendbarer Ketten, die Integration externer Tools über einfache Schnittstellen, die Verwaltung kontextbezogener Speicherzustände und die Orchestrierung mehrstufiger Reasoning-Prozesse zwischen Sprachmodellen und nachgelagerten Diensten. Mit LLMWare können Entwickler verschiedene Modell-Backends integrieren, Entscheidungslogik der Agenten einstellen und eigene Toolkits für Aufgaben wie Web-Browsing, Datenbankabfragen oder API-Aufrufe hinzufügen. Das modulare Design erlaubt eine schnelle Entwicklung autonomer Agenten, Chatbots oder Forschungsassistenten und bietet integriertes Logging, Fehlerbehandlung und Deployment-Adapter für Entwicklung und Produktion.

ReasonChain bietet eine modulare Pipeline zur Konstruktion von Abfolgen von LLM-gesteuerten Operationen, wobei die Ausgabe jedes Schritts in den nächsten eingespeist wird. Benutzer können benutzerdefinierte Kettenglieder für Prompt-Generierung, API-Aufrufe an verschiedene LLM-Anbieter, bedingte Logik zur Steuerung des Workflows und Aggregationsfunktionen für Endergebnisse definieren. Das Framework enthält integrierte Debugging- und Protokollierungsfunktionen zur Nachverfolgung Zwischenständen, Unterstützung für Vektordatenbankabfragen und einfache Erweiterungen durch benutzerdefinierte Module. Ob bei der Lösung mehrstufiger Denkaufgaben, der Steuerung von Datenumwandlungen oder dem Aufbau von Konversationsagenten mit Speicher bietet ReasonChain eine transparente, wiederverwendbare und testbare Umgebung. Sein Design fördert Experimente mit Ketten-zu-denken-Strategien, was es ideal für Forschung, Prototyping und produktionsbereite KI-Lösungen macht.

WanderMind bietet eine modulare Architektur für den Bau selbstführender KI-Agenten. Es verwaltet einen persistenten Speicher, um Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren, integriert externe Tools und APIs für erweiterte Funktionalität und steuert mehrstufiges Reasoning durch anpassbare Planer. Entwickler können verschiedene LLM-Anbieter anschließen, asynchrone Aufgaben definieren und das System mit neuen Tool-Adapter erweitern. Dieses Framework beschleunigt Experimente mit autonomen Workflows und ermöglicht Anwendungen von Ideenfindung bis hin zu automatisierten Forschungsassistenten ohne großen technischen Aufwand.

Goated Agents vereinfacht den Aufbau anspruchsvoller, KI-gesteuerter autonomer Systeme in Go. Durch die Einbettung der Kettenlogik direkt in die Laufzeitumgebung können Entwickler Mehr-Schritte-Überlegungen mit transparenten Zwischenergebnissen implementieren. Die Bibliothek bietet eine API zur Tool-Definition, mit der Agenten externe Dienste, Datenbanken oder benutzerdefinierte Code-Module aufrufen können. Das Speicherverwaltungs-Support ermöglicht eine persistente Kontextführung über Interaktionen hinweg. Die Plugin-Architektur erleichtert die Erweiterung der Kernfunktionalitäten wie Tool-Wrapper, Logging und Monitoring. Goated Agents nutzt die Leistung und statische Typisierung von Go, um effiziente und zuverlässige Agentenausführung zu gewährleisten. Egal, ob beim Erstellen von Chatbots, Automatisierungs-Pipelines oder Forschungsprototypen – Goated Agents bietet die Bausteine, um komplexe Überlegungsprozesse zu steuern und KI-gesteuerte Intelligenz nahtlos in Go-Anwendungen zu integrieren.

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.

Syntropix AI ermöglicht Teams die Architektur und den Betrieb autonomer Agenten durch die Kombination von natürlicher Sprachverarbeitung, mehrstufigem Denken und Tool-Orchestrierung. Entwickler definieren Agentenabläufe über einen intuitiven visuellen Editor oder SDK, verbinden sie mit benutzerdefinierten Funktionen, Drittanbieterdiensten und Wissensdatenbanken und nutzen persistenten Speicher für den Gesprächskontext. Die Plattform übernimmt das Hosting, Scaling, Monitoring und Logging der Modelle. Integrierte Versionskontrolle, rollenbasierte Zugriffssteuerung und Analyse-Dashboards gewährleisten Governance und Transparenz für Unternehmensbereitstellungen.