Promptix Python ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Python. Mit einer einfachen Installation über pip können Sie Agenten instanziieren, die von jeder gängigen LLM angetrieben werden, fachspezifische Tools registrieren, In-Memory- oder Persistenzdatenbanken konfigurieren und mehrstufige Entscheidungsprozesse orchestrieren. Das SDK unterstützt Echtzeit-Streaming von Token-Ausgaben, Callback-Handler zum Protokollieren oder für benutzerdefinierte Verarbeitung sowie integrierte Speicher-Module, um Kontexte über Interaktionen hinweg zu bewahren. Entwickler können diese Bibliothek nutzen, um Chatbot-Assistenten, Automatisierungen, Datenpipelines oder Forschungsagenten in wenigen Minuten zu prototypisieren. Sein modulares Design ermöglicht den Austausch von Modellen, das Hinzufügen benutzerdefinierter Tools und die Erweiterung von Speicher-Backends, was Flexibilität für eine Vielzahl von KI-Agentenanwendungen bietet.

Das Repository bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und Referenzimplementierung für die Erstellung eines ReAct-basierten KI-Agenten, der DeepSeek für hochdimensionale Vektorrückgewinnung nutzt. Es behandelt die Einrichtung der Umgebung, die Installation von Abhängigkeiten und die Konfiguration der Vektorspeicher für benutzerdefinierte Daten. Der Agent verwendet das ReAct-Muster, um reasoning-Spuren mit externen Wissenssuchen zu kombinieren, was zu transparenter und erklärbarer Antwortausgabe führt. Nutzer können das System erweitern, indem sie zusätzliche Dokumenten-Loader integrieren, Prompt-Vorlagen feinabstimmen oder Vektordatenbanken austauschen. Dieses flexible Framework ermöglicht Entwicklern und Forschern die schnelle Entwicklung leistungsstarker konversationaler Agenten, die reasoning, retrieval und Interaktion nahtlos mit verschiedenen Wissensquellen in wenigen Zeilen Python-Code realisieren.

CASA ist als modulares, Plug-and-Play-Autonomierahmenwerk konzipiert, das auf dem Robot Operating System (ROS) Ökosystem aufbaut. Es verfügt über eine dezentrale Architektur, bei der jeder Roboter lokale Planer und Verhaltensbaumnodes ausführt und auf eine gemeinsame Tafel für Weltstatus-Updates veröffentlicht. Die Aufgabenverteilung erfolgt über Auktionsbasierte Algorithmen, die Missionen basierend auf Roboterfähigkeiten und Verfügbarkeit zuweisen. Die Kommunikationsschicht nutzt Standard-ROS-Nachrichten über Multi-Robot-Netzwerke, um Agenten zu synchronisieren. Entwickler können Missionsparameter anpassen, Sensordrivers integrieren und Verhaltensbibliotheken erweitern. CASA unterstützt Szenariosimulation, Echtzeitüberwachung und Protokollierungswerkzeuge. Das erweiterbare Design ermöglicht Forschungsteams, mit neuen Koordinationsalgorithmen zu experimentieren und nahtlos auf diversen Roboterplattformen zu deployen, von unbemannten Bodenfahrzeugen bis zu Luftdrohnen.

A-Mem ist so konzipiert, dass es nahtlos mit Python-basierten KI-Agenten-Frameworks integriert werden kann und drei unterschiedliche Speichermodule bietet: episodisches Gedächtnis für den Kontext pro Episode, Kurzzeitgedächtnis für unmittelbare vergangene Aktionen und Langzeitgedächtnis für die Ansammlung von Wissen über die Zeit. Entwickler können die Speicherkapazität, Aufbewahrungsrichtlinien und Serialisierungs-Backends wie In-Memory- oder Redis-Speicherung anpassen. Die Bibliothek beinhaltet effiziente Indexierungsalgorithmen, um relevante Erinnerungen basierend auf Ähnlichkeit und Kontextfenstern abzurufen. Durch das Einfügen der A-Mem-Speicher-Handler in die Wahrnehmungs-Aktions-Schleife des Agenten können Benutzer Beobachtungen, Aktionen und Ergebnisse speichern und vergangene Erfahrungen abfragen, um aktuelle Entscheidungen zu informieren. Dieses modulare Design unterstützt schnelle Experimente im Reinforcement Learning, in der Konversations-KI, Robotik-Navigation und anderen agentengetriebenen Aufgaben, die Kontextbewusstsein und zeitliches Schließen erfordern.

Das A2A SDK ist ein Entwickler-Toolkit zum Erstellen, Verketteten und Verwalten von KI-Agenten in Python. Es stellt APIs bereit, um Agentenverhalten via Prompts oder Code zu definieren, Agenten in Pipelines oder Workflows zu verbinden und asynchrone Nachrichtenübermittlung zu ermöglichen. Die Integration mit OpenAI, Llama, Redis und REST-Diensten erlaubt es Agenten, Daten abzurufen, Funktionen aufzurufen und Zustände zu speichern. Eine integrierte UI überwacht die Agentenaktivität, während das modulare Design die Erweiterung oder den Austausch von Komponenten ermöglicht, um benutzerdefinierte Anwendungsfälle zu erfüllen.

AI Agents bietet ein strukturiertes Toolkit für Entwickler, um autonome Agenten mit großen Sprachmodellen zu erstellen. Es umfasst Module zur Integration externer APIs, Verwaltung von Konversations- oder Langzeitspeicher, Orchestrierung von Mehrschritt-Workflows und Verkettung von LLM-Aufrufen. Das Framework stellt Vorlagen für gängige Agentenarten bereit—Datenabruf, Fragenbeantwortung und Aufgabenautomatisierung—und ermöglicht die Anpassung von Eingabeaufforderungen, Tool-Definitionen und Speicherstrategien. Mit asynchroner Unterstützung, Plugin-Architektur und modularem Design ermöglicht AI Agents skalierbare, wartbare und erweiterbare agentenbasierte Anwendungen.

Advanced Agents Cookbooks ist ein community-getragenes GitHub-Projekt, das eine Bibliothek von KI-Agenten-Rezepten auf Basis von LangChain anbietet. Es umfasst Speichermodule zur Kontextbeibehaltung, Integrationen benutzerdefinierter Tools für externe Daten- und API-Aufrufe, Muster für Funktionsaufrufe für strukturierte Antworten, Gedankengang-Planung für komplexe Entscheidungsfindung und die Orchestrierung mehrstufiger Workflows. Entwickler können diese vorgefertigten Beispiele nutzen, um Best Practices zu verstehen, Verhalten anzupassen und die Entwicklung intelligenter Agenten zu beschleunigen, die Aufgaben wie Terminplanung, Datenabruf und Kundensupport automatisieren.

Aegix stellt ein robustes SDK zur Verfügung, mit dem KI-Agenten orchestriert werden können, die komplexe Workflows durch mehrstufiges Denken bewältigen. Mit Unterstützung verschiedener LLM-Anbieter ermöglicht es die Integration benutzerdefinierter Tools – von Datenbankverbindern bis Web-Scrapern – und die Beibehaltung des Gesprächsstatus mit Speichermodulen wie Vektor-Speichern. Die flexible Agenten-Schleifen-Architektur von Aegix erlaubt die Spezifikation von Planungs-, Ausführungs- und Überprüfungsphasen, wodurch die Agenten ihre Ausgaben iterativ verbessern können. Ob beim Aufbau von Dokumenten-Frage-Antwort-Bots, Code-Assistenten oder automatisierten Support-Agenten, Aegix vereinfacht die Entwicklung durch klare Abstraktionen, konfigurationsbasierte Pipelines und einfache Erweiterbarkeit. Es ist skalierbar von Prototypen bis hin zu Produktionssystemen, und sorgt für zuverlässige Leistung und wartbare Codebasen für KI-getriebene Anwendungen.

AgentForge bietet eine strukturierte Umgebung zur Definition, Kombination und Orchestrierung einzelner KI-Fähigkeiten zu kohäsiven autonomen Agenten. Es unterstützt Gesprächsspeicher für Kontextbeibehaltung, Plugin-Integration für externe Dienste, Multi-Agenten-Kommunikation, Aufgabenplanung und Fehlerbehandlung. Entwickler können benutzerdefinierte Skill-Handler konfigurieren, integrierte Module für natürlichsprachliches Verstehen nutzen und mit beliebten LLMs wie OpenAIs GPT-Serie verbinden. Das modulare Design von AgentForge beschleunigt Entwicklungszyklen, erleichtert Tests und vereinfacht die Bereitstellung von Chatbots, virtuellen Assistenten, Datenanalyse-Agenten und domänspezifischen Automatisierungs-Bots.

Agentic Solver bietet ein umfassendes Toolkit für die Entwicklung autonomer KI-Agenten, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen, um reale Probleme zu lösen. Es bietet Komponenten für Aufgabenzerlegung, Planung, Ausführung und Ergebnisevaluation, sodass Agenten hochrangige Ziele in sequenzierte Aktionen aufteilen können. Benutzer können externe APIs, benutzerdefinierte Funktionen und Speichereinheiten integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern. Eingebaute Protokollierung und Wiederholmechanismen sorgen für Widerstandsfähigkeit. Geschrieben in Python unterstützt das Framework modulare Pipelines und flexible Eingabeaufforderungsvorlagen, die schnelle Experimente ermöglichen. Ob bei der Automatisierung von Kundensupport, Datenanalyse oder Inhaltserstellung – Agentic Solver vereinfacht den gesamten Lebenszyklus, von erster Konfiguration und Tool-Registrierung bis zu kontinuierlicher Überwachung und Leistungsoptimierung.

ai-agents-trial ist ein Open-Source-Python-Projekt, das demonstriert, wie man autonome KI-Agenten mit LLMs baut. Es bietet modulare Abstraktionen für Agentenplanung, Tool-Aktivierung (z.B. Websuche, Taschenrechner) und Speichermanagement. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge definieren, Aktionen über mehrere Schritte verketten und den Kontext über Sitzungen hinweg speichern. Der Code nutzt OpenAI-APIs zusammen mit Helfer-Utilities, um Workflows zu orchestrieren, und ist ideal für schnelle Prototypen von chatbasierten Assistenten, Forschungs-Bots oder domänspezifischen Automatisierungsagenten. Erweiterungspunkte erlauben das Hinzufügen neuer Konnektoren und Datenquellen ohne Änderung der Kernlogik.

CrewAI ist ein modular aufgebautes Python-Framework zum Bau vollständig autonomer KI-Agenten. Es bietet zentrale Komponenten wie einen Agenten-Orchestrator für Planung und Entscheidungsfindung, eine Tool-Integrationsschicht für den Anschluss externer APIs oder maßgeschneiderter Aktionen und ein Gedächtnismodul zum Speichern und Erinnern des Kontexts über Interaktionen hinweg. Entwickler definieren Aufgaben, registrieren Werkzeuge, konfigurieren Gedächtnissysteme und starten dann Agenten, die Mehrstufen-Arbeitsabläufe planen, Aktionen ausführen und auf Ergebnisse reagieren können. CrewAI ist ideal für die Erstellung intelligenter Assistenten, automatisierter Workflows und Forschungsprototypen.

AI-Creator bietet eine flexible Architektur zur Erstellung von KI-Agenten, die Aufgaben ausführen, über natürliche Sprache interagieren und externe Tools nutzen können. Es umfasst Module für Prompt-Management, Chain-of-Thought-Reasoning, Sitzungsmerkmale und anpassbare Pipelines. Entwickler können Agentenverhalten durch einfache JSON- oder Code-Konfigurationen definieren, APIs und Datenbanken als Tools integrieren und Agenten als Webdienste oder CLI-Anwendungen bereitstellen. Das Framework unterstützt Erweiterbarkeit und Modularität, was es ideal für die Prototypenentwicklung von Chatbots, virtuellen Assistenten und spezialisierten digitalen Arbeitern macht.

KI-Agenten für Schere, Stein, Papier ist ein Open-Source-Python-Projekt, das zeigt, wie man verschiedene KI-Strategien—Zufallsspiel, regelbasierte Mustererkennung und Verstärkungslernen (Q-Learning)—im klassischen Spiel Schere, Stein, Papier aufbaut, trainiert und bewertet. Es bietet modulare Agentenklassen, einen konfigurierbaren Spiel-Runner, Leistungsprotokollierung und Visualisierungswerkzeuge. Benutzer können Agenten leicht austauschen, Lernparameter anpassen und KI-Verhalten in Wettbewerbsumgebungen erkunden.

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.

BAML Agents ist für Entwickler und KI-Praktiker konzipiert, die eine modulare, erweiterbare Plattform zum Erstellen autonomer Agenten suchen. Es bietet eine plugin-basierte Architektur für die nahtlose Integration benutzerdefinierter Werkzeuge, ein Speichersystem zur Aufrechterhaltung des Gesprächskontexts und integrierte Unterstützung für mehrstufige Argumentationsworkflows. Mit BAML Agents können Benutzer Verhaltensweisen von Agenten schnell konfigurieren, eine Verbindung zu externen APIs herstellen und komplexe Aufgaben orchestrieren, ohne gängige Agentenmuster neu zu erfinden. Das leichte Design und klare Abstraktionen machen es ideal für Prototyping, Forschung und produktionsreife Einsätze in verschiedenen Automatisierungsszenarien.

Swarms ist ein Entwickler-Toolkit und Framework, um die Erstellung und Orchestrierung autonomer KI-Agenten zu vereinfachen, die gemeinsam komplexe Arbeitsabläufe lösen. Jeder Agent kann mit unterschiedlichen Rollen, Tools und Speicherkontexten konfiguriert werden, um spezialisierte Aufgaben wie Informationsrecherche, Datenanalyse, kreative Generierung oder externe API-Aufrufe durchzuführen. Die Plattform bietet eine Kommandozeilenschnittstelle, Python SDK und YAML-Konfigurationsdateien zur Definition von Agentenverhalten, Planungsstrategien und inter-agentlicher Kommunikation. Swarms unterstützt die Integration mit OpenAI, Anthropic, Azure und Open-Source-LLMs sowie eingebaute Protokollierung, Überwachungsdashboards und modulare Persistenzschichten zur Verkettung von mehrstufigen Überlegungsprozessen. Mit Swarms können Teams verteilte, selbstorganisierende KI-Lösungen mit minimalem Boilerplate-Code und voller Transparenz entwickeln, testen und bereitstellen.

Der Briefing-Agent integriert sich mit NewsAPI, um automatisch die Top-Stories von Quellen wie The Guardian, New York Times oder benutzerdefinierten RSS-Feeds abzurufen. Er verarbeitet jeden Artikel mit OpenAI's GPT-3 oder höheren Modellen, um prägnante Zusammenfassungen zu erstellen und diese zu einem strukturierten Briefing zusammenzuführen. Benutzer können die Anzahl der Artikel, Zusammenfassungsdauer und bevorzugte Themen angeben. Das modulare Design ermöglicht die einfache Integration in E-Mail-Workflows, Slack-Bots oder Dashboards. Entwickler können es durch zusätzliche KI-Anbieter oder Ausgabeformate (HTML, Markdown, PDF) erweitern. Dieses Tool beschleunigt die Nachrichtenaufnahme, indem es zeitnahe Einblicke in weniger als einer Minute liefert.

Pydantic AI verwendet Pydantic-Modelle, um KI-Agenten-Definitionen zu kapseln und dabei typsichere Eingaben und Ausgaben sicherzustellen. Entwickler deklarieren Prompt-Vorlagen als Model-Felder, wodurch die Benutzerdaten und Agentenantworten automatisch validiert werden. Das Framework bietet integrierte Fehlerbehandlung, Wiederholungslogik und Unterstützung für Funktionsaufrufe. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Azure, Anthropic usw.), unterstützt asynchrone Abläufe und ermöglicht modulare Agentenzusammensetzung. Mit klaren Schemas und Validierungsebenen reduziert Pydantic AI Laufzeitfehler, vereinfacht das Prompt-Management und beschleunigt die Erstellung robuster, wartbarer KI-Agenten.

Clear Agent ist ein entwicklerorientiertes Framework, das das Erstellen KI-gesteuerter Agenten vereinfacht. Es bietet Tool-Registrierung, Speicherverwaltung und anpassbare Agentenklassen, die Benutzeranweisungen verarbeiten, APIs oder lokale Funktionen aufrufen und strukturierte Antworten liefern. Entwickler können Workflows definieren, Funktionalität mit Plugins erweitern und Agenten auf mehreren Plattformen ohne Boilerplate-Code bereitstellen. Clear Agent legt Wert auf Klarheit, Modularität und einfache Integration für einsatzbereite KI-Assistenten.