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.

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.

LinkAgent bietet einen leichten Microkernel zum Aufbau von KI-Agenten mit austauschbaren Komponenten. Benutzer können Backend-Sprachmodelle, Abrissmodule und externe APIs als Werkzeuge registrieren und sie dann mithilfe integrierter Planer und Router zu Arbeitsabläufen zusammenstellen. LinkAgent unterstützt Speicher-Handler für die Kontextpersistenz, dynamische Tool-Invokation und konfigurierbare Entscheidungslogik für komplexe mehrstufige Überlegungen. Mit minimalem Code können Teams Aufgaben wie QA, Datenextraktion, Prozessorchestrierung und Berichtserstellung automatisieren.

MASChat bietet einen flexiblen Rahmen zur Steuerung von Gesprächen zwischen mehreren KI-Agenten, die von Sprachmodellen angetrieben werden. Entwickler können Agenten mit spezifischen Rollen – wie Forscher, Zusammenfasser oder Kritiker – definieren und deren Eingabeaufforderungen, Berechtigungen und Kommunikationsprotokolle festlegen. Der zentrale Manager von MASChat kümmert sich um Nachrichtenrouting, die Kontexterhaltung und protokolliert Interaktionen für Nachverfolgbarkeit. Durch die Koordination spezialisierter Agenten zerlegt MASChat komplexe Aufgaben – wie Recherche, Inhaltsproduktion oder Datenanalyse – in parallele Workflows, was Effizienz und Erkenntnisse verbessert. Es integriert die OpenAI GPT-APIs oder lokale LLMs und ermöglicht Plugin-Erweiterungen für benutzerdefinierte Verhaltensweisen. MASChat ist ideal für die Modellierung von Multi-Agenten-Strategien, die Simulation kollaborativer Umgebungen und die Erforschung emergenter Verhaltensweisen in KI-Systemen.

mcp-agent-graph bietet eine graphbasierte Orchestrierungsschicht für KI-Agenten, mit der Entwickler komplexe Multi-Schritt-Workflows als gerichtete Graphen aufzeichnen können. Jeder Knoten im Graph entspricht einer Agentenaufgabe oder Funktion und erfasst Eingaben, Ausgaben sowie Abhängigkeiten. Kanten definieren den Datenfluss zwischen Agenten, um die korrekte Ausführungsreihenfolge sicherzustellen. Der Motor unterstützt sequentielle und parallele Ausführungsmodi, automatische Abhängigkeitsauflösung und lässt sich mit benutzerdefinierten Python-Funktionen oder externen Diensten integrieren. Integrierte Visualisierung ermöglicht es Benutzern, die Topologie des Graphen zu inspizieren und Workflows zu debuggen. Dieses Framework vereinfacht die Entwicklung modularer, skalierbarer Multi-Agenten-Systeme für Datenverarbeitung, natürliche Sprach-Workflows oder kombinierte KI-Modell-Pipelines.

OpenMAS ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und Bewertung von dezentralen KI-Agenten und Multi-Agenten-Koordinationsstrategien zu erleichtern. Es bietet eine modulare Architektur, die es ermöglicht, benutzerdefinierte Agentenverhalten, dynamische Umweltmodelle und Inter-Agenten-Nachrichtenaustauschprotokolle zu definieren. Das Framework unterstützt physikbasierte Simulation, ereignisgesteuerte Ausführung und Plugin-Integration für KI-Algorithmen. Benutzer können Szenarien über YAML oder Python konfigurieren, Agenteninteraktionen visualisieren und Leistungsmetriken mittels integrierter Analysewerkzeuge sammeln. OpenMAS beschleunigt die Prototypentwicklung in Forschungsbereichen wie Schwarmintelligenz, kooperative Robotik und verteilte Entscheidungsfindung.

RepoAgent ist ein KI-Framework, das jedes Code-Repository in eine interaktive Wissensbasis verwandelt. Es indexiert Quelldateien, Funktionen, Klassen und Dokumentationen in einem Vektor-Speicher, um schnelle Abrufe und kontextbezogene Antworten zu ermöglichen. Entwickler können natürlichsprachliche Fragen zu Funktionalität, Architektur oder Abhängigkeiten des Codes stellen. Es unterstützt die automatische Zusammenfassung von Code, Dokumentationserstellung und Testfalldesign durch die Integration mit großen Sprachmodellen. RepoAgent analysiert außerdem Issues, Pull Requests und Commit-Historien, um Erkenntnisse zur Codequalität und potenziellen Fehlern zu liefern. Das modulare Design erlaubt die Anpassung von Abrippipelines, Modelauswahl und Ausgabeformaten. Durch direkte Einbindung in CI/CD-Pipelines oder IDEs beschleunigt RepoAgent die Entwicklung, reduziert Onboarding-Zeiten und steigert die Produktivität im Team.

Dead-simple Selbstlernen bietet Entwicklern eine äußerst einfache Methode, um Verstärkungslernagenten in Python zu erstellen und zu trainieren. Das Framework abstrahiert Kernkomponenten des RL, wie Umgebungswrapper, Policy-Module und Erfahrungspuffer, in prägnante Schnittstellen. Nutzer können schnell Umgebungen initialisieren, benutzerdefinierte Policies mit vertrauten Backends wie PyTorch oder TensorFlow definieren und Trainingsschleifen mit integrierter Protokollierung und Checkpoints ausführen. Die Bibliothek unterstützt on-policy und off-policy Algorithmen, was flexible Experimente mit Q-Learning, Policy-Gradients und Actor-Critic-Methoden ermöglicht. Durch die Reduktion von Boilerplate-Code erlaubt Dead-simple Selbstlernen Praktikern, Pädagogen und Forschern, Algorithmen zu prototypisieren, Hypothesen zu testen und die Agentenleistung zu visualisieren – mit minimaler Konfiguration. Das modulare Design erleichtert auch die Integration mit bestehenden ML-Stacks und maßgeschneiderten Umgebungen.

ToolAgents ist ein modulares Open-Source-KI-Agenten-Framework, das große Sprachmodelle mit externen Werkzeugen integriert, um komplexe Workflows zu automatisieren. Entwickler registrieren Werkzeuge über ein zentrales Register und definieren Endpunkte für Aufgaben wie API-Aufrufe, Datenbankabfragen, Codeausführung und Dokumentenanalyse. Agenten können mehrstufige Operationen planen und basierend auf den Ausgaben des LLM dynamisch Werkzeuge aufrufen oder verketten. Das Framework unterstützt sowohl sequenzielle als auch parallele Aufgabenabläufe, Fehlerbehandlung und erweiterbare Plug-ins für benutzerdefinierte Tool-Integrationen. Mit Python-basierten APIs vereinfacht ToolAgents das Erstellen, Testen und Bereitstellen intelligenter Agenten, die Daten abrufen, Inhalte generieren, Skripte ausführen und Dokumente verarbeiten — für eine schnelle Entwicklung und skalierbare Automatisierung in Analytik, Forschung und Geschäftsprozessen.

Venus ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, intelligente KI-Agenten einfach zu entwerfen, zu konfigurieren und auszuführen. Es bietet integriertes Gesprächsmanagement, Optionen für persistenten Speicherdaten und ein flexibles Pluginsystem zur Integration externer Werkzeuge und APIs. Nutzer können benutzerdefinierte Workflows definieren, mehrere LLM-Aufrufe verketten und Funktionsaufruffunktionen integrieren, um Aufgaben wie Datenabruf, Webscraping oder Datenbankabfragen auszuführen. Venus unterstützt synchrone und asynchrone Ausführung, Protokollierung, Fehlerbehandlung und Überwachung der Agentenaktivitäten. Durch die Abstraktion niedriger API-Interaktionen ermöglicht Venus eine schnelle Prototyp-Entwicklung und Bereitstellung von Chatbots, virtuellen Assistenten und automatisierten Workflows, wobei die vollständige Kontrolle über das Verhalten der Agenten und die Ressourcennutzung erhalten bleibt.

Advanced_RAG bietet eine modulare Pipeline für retrieval-augmented-generation-Aufgaben, einschließlich Dokumenten-Loader, Vektorindex-Builder und Chain-Manager. Nutzer können verschiedene Vektor-Datenbanken (FAISS, Pinecone) konfigurieren, Retriever-Strategien anpassen (Ähnlichkeitssuche, Hybrid-Suche) und beliebige LLMs integrieren, um kontextbezogene Antworten zu generieren. Es unterstützt zudem Bewertungsmetriken und Protokollierung zur Leistungsoptimierung und ist für Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit in Produktionsumgebungen konzipiert.

Agentin ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern hilft, intelligente Agenten zu bauen, die planen, handeln und lernen können. Es bietet Abstraktionen zur Verwaltung von Gesprächsgedächtnis, Integration externer Tools oder APIs und zur Orchestrierung mehrerer Agenten in parallelen oder hierarchischen Workflows. Mit konfigurierbaren Planermodulen und Unterstützung für benutzerdefinierte Tool-Wrapper ermöglicht Agentin eine schnelle Prototypentwicklung autonomer Datenverarbeitungsagenten, Kundenservice-Bots oder Forschungsassistenten. Das Framework bietet auch erweiterbare Logging- und Monitoring-Hooks, die die Nachverfolgung von Entscheidungen der Agenten und die Fehlerbehebung bei komplexen mehrstufigen Interaktionen erleichtern.

Agentic AI Workflow ist eine erweiterbare Python-Bibliothek zur Orchestrierung mehrerer KI-Agenten für komplexe Aufgabenautomatisierung. Es beinhaltet einen Planungsagenten, um Ziele in umsetzbare Schritte zu unterteilen, Ausführungsagenten, um diese Schritte mit verbundenen LLMs auszuführen, und einen Reflexionsagenten, um Ergebnisse zu überprüfen und Strategien zu verfeinern. Entwickler können Prompt-Vorlagen, Speicher-Module und Connector-Integrationen für jede große Sprachmodell verwenden. Das Framework bietet wiederverwendbare Komponenten, Protokollierung und Leistungsmetriken, um die Erstellung autonomer Forschungsassistenten, Inhalts-Pipelines und Datenverarbeitungs-Workflows zu erleichtern.

AgentX bietet eine erweiterbare Architektur zum Aufbau KI-gesteuerter Agenten, die große Sprachmodelle, Tool- und API-Integrationen sowie Speichermodule nutzen, um komplexe Aufgaben autonom auszuführen. Es verfügt über ein Plugin-System für benutzerdefinierte Tools, Unterstützung für vektorbasierte Retrievals, Chain-of-Thought-Reasoning und ausführliche Ablaufprotokolle. Benutzer definieren Agenten durch flexible Konfigurationsdateien oder Code, wobei sie Tools, Speicher-Backends wie Chroma DB und Reasoning-Pipelines angeben. AgentX verwaltet den Kontext über Session hinweg, ermöglicht retrieval-augmented generation und erleichtert Multiturn-Gespräche. Seine modularen Komponenten erlauben es Entwicklern, Workflows zu orchestrieren, Agentenverhalten anzupassen und externe Dienste für Automatisierung, Forschungsassistenz, Kundensupport und Datenanalyse zu integrieren.

Der Agno AI Agent ist darauf ausgelegt, Entwicklern zu helfen, schnell autonome Agenten mit großen Sprachmodellen zu erstellen. Es bietet eine modulare Tool-Registry, Speicherverwaltung, Planungs- und Ausführungszyklen sowie eine nahtlose Integration mit externen APIs (wie Websuche, Dateisysteme und Datenbanken). Benutzer können eigene Tool-Schnittstellen definieren, Agentenpersönlichkeiten konfigurieren und komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe orchestrieren. Agenten können Aufgaben planen, Tools dynamisch aufrufen und aus früheren Interaktionen lernen, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

autogen4j ist eine leichte Java-Bibliothek, die die Komplexität beim Aufbau autonomer KI-Agenten abstrahiert. Es bietet Kernmodule für Planung, Speichersicherung und Aktionsausführung, sodass Agenten hochstufige Ziele in sequenzielle Unteraufgaben zerlegen können. Das Framework integriert sich mit LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Anthropic) und erlaubt die Registrierung benutzerdefinierter Tools (HTTP-Clients, Datenbank-Connectoren, Dateiein- und -ausgabe). Entwickler definieren Agenten durch eine fließende DSL oder Annotations, um Pipelines für Datenanreicherung, automatisierte Berichte und Chatbots schnell zusammenzustellen. Ein erweiterbares Plugin-System sorgt für Flexibilität und ermöglicht feinabgestimmtes Verhalten in verschiedenen Anwendungen.

Cara ist ein speziell für den Versicherungssektor konzipiertes KI-System, das eine modulare Architektur bietet, die führenden Versicherungsgesellschaften und Maklern ermöglicht. Es hilft, den Verkauf zu beschleunigen und verschiedene Dienstleistungen zu automatisieren, indem es effektiv als digitale Arbeitskraft fungiert, die 24/7 verfügbar ist. Dies ermöglicht es den Agenturen, die Abläufe zu optimieren, den Kundenservice zu verbessern und letztlich in einem hochgradig wettbewerbsintensiven Markt Wachstum zu fördern.

CArtAgO (Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments) ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zur Implementierung von Umgebungsinfrastrukturen in Multi-Agenten-Systemen. Es führt das Konzept der Artefakte ein: erstklassige Entitäten, die Umweltressourcen mit definierten Operationen, beobachtbaren Eigenschaften und Event-Schnittstellen repräsentieren. Entwickler definieren Artifact-Typen in Java, registrieren sie in Umgebungsklassen und stellen Operationen sowie Events für die Nutzung durch Agenten bereit. Agenten interagieren mit Artefakten durch Standardaktionen (z.B. createArtifact, observe), erhalten asynchrone Benachrichtigungen über Zustandsänderungen und koordinieren sich über gemeinsame Ressourcen. CArtAgO integriert sich leicht mit Agentenplattformen wie Jason, JaCaMo, JADE und Spring Agent, um Hybridsysteme zu entwickeln. Das Framework bietet integrierte Unterstützung für Artefakt-Dokumentation, dynamisches Laden und Laufzeitüberwachung, was die schnelle Prototypentwicklung komplexer agentenbasierter Anwendungen erleichtert.

Fast-LLM-Agent-MCP ist ein leichtgewichtiges, Open-Source-Python-Framework zum Aufbau von KI-Agenten, die Speichermanagement, Denk-Ketten-Logik und Mehrschrittplanung kombinieren. Entwickler können es mit OpenAI, Azure OpenAI, lokalem Llama und anderen Modellen integrieren, um Konversationskontext zu bewahren, strukturierte Denkpfade zu generieren und komplexe Aufgaben in ausführbare Unteraufgaben zu zerlegen. Das modulare Design ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Werkzeuge und Speichersysteme, ideal für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Entscheidungsunterstützungssysteme und automatisierte Kundensupport-Bots.

Deep Study AI Agent verwendet OpenAI’s GPT-Modelle, um vom Benutzer bereitgestellten Text oder Dokumente zu verarbeiten, Schlüsselkonzepte zu extrahieren und Lernhilfen zu generieren. Benutzer laden Vorlesungsnotizen, PDFs oder Textdateien hoch, und der Agent erstellt prägnante Zusammenfassungen, Lernkarten, Multiple-Choice-Quizze und gezielte Übungsaufgaben. Es bietet auch anpassbare Schwierigkeitsgrade und kontextbezogene Hinweise. Das modulare Design ermöglicht Erweiterungen für neue Inhaltstypen und Prompt-Vorlagen, wodurch es flexibel für verschiedene akademische Fächer und Selbstlern-Workflows ist.