LLM-Agent bietet eine strukturierte Architektur zum Erstellen intelligenter Agenten mit LLMs. Es umfasst ein Toolkit zur Definition benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontexterhaltung und Ausführungs-Tools, die komplexe Aktionsketten steuern. Agenten können APIs aufrufen, lokale Prozesse ausführen, Datenbanken abfragen und den Gesprächszustand verwalten. Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks ermöglichen eine Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Für Erweiterbarkeit konzipiert, unterstützt LLM-Agent das Hinzufügen neuer Tool-Schnittstellen, benutzerdefinierter Evaluatoren und dynamischer Auftragsrouting, um automatisierte Forschung, Datenanalyse, Codeerstellung und mehr zu ermöglichen.

Der MCP-Agent bietet eine robuste Grundlage für den Aufbau intelligenter, KI-gesteuerter Assistenten, indem modulare Komponenten für die Integration von Sprachmodellen, benutzerdefinierten Tools und Datenquellen bereitgestellt werden. Zu den Kernfunktionen gehören dynamische Werkzeugaufrufe basierend auf Nutzerabsichten, kontextbezogenes Speichermanagement für langfristige Gespräche und ein flexibles Plugin-System, das die Erweiterung der Fähigkeiten erleichtert. Entwickler können Pipelines definieren, um Eingaben zu verarbeiten, externe APIs auszulösen und asynchrone Workflows zu verwalten, während sie transparente Protokolle und Metriken pflegen. Mit Unterstützung für gängige LLMs, konfigurierbaren Vorlagen und rollenbasiertem Zugriff vereinfacht der MCP-Agent den Einsatz skalierbarer, wartbarer KI-Agenten in Produktionsumgebungen. Ob Kundenservice-Chatbots, RPA-Bots oder Forschungsassistenten – der MCP-Agent beschleunigt Entwicklungszyklen und sorgt für konstante Leistung in allen Anwendungsfällen.

Im Kern bietet Memary ein modulares Speichermanagementsystem, das speziell für große Sprachmodell-Agenten entwickelt wurde. Durch die Abstraktion von Speicherinteraktionen über eine gemeinsame API unterstützt es mehrere Backends, darunter In-Memory-Dictionaries, Redis für verteiltes Caching und Vektor-Speicher wie Pinecone oder FAISS für semantische Suche. Benutzer definieren schemasbasierte Speicher (episodisch, semantisch oder Langzeit) und nutzen Einbettungsmodelle, um Vektor-Speicher automatisch zu füllen. Abfragefunktionen ermöglichen kontextuell relevante Speicherabrufe während Gesprächen, was die Antworten der Agenten mit vergangenen Interaktionen oder fachspezifischen Daten verbessert. Für Erweiterbarkeit konzipiert, kann Memary benutzerdefinierte Speicher-Backends und Einbettungsfunktionen integrieren, was es ideal macht für die Entwicklung robuster, zustandsbehafteter KI-Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Kundenservice-Chatbots und Forschungswerkzeuge, die über die Zeit persistentes Wissen erfordern.

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.

Rusty Agent ist eine leichtgewichtige, aber leistungsstarke Rust-Bibliothek, die die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht, die große Sprachmodelle nutzen. Es führt Kernabstraktionen wie Agents, Tools und Memory-Module ein, die es Entwicklern erlauben, benutzerdefinierte Tool-Integrationen zu definieren—z.B. HTTP-Clients, Wissensdatenbanken, Rechner—und Multi-Schritt-Gespräche programmatisch zu orchestrieren. Rusty Agent unterstützt dynamisches Prompt-Design, Streaming-Antworten und kontextuellen Speicher über Sitzungen hinweg. Es integriert nahtlos mit der OpenAI API (GPT-3.5/4) und kann für zusätzliche LLM-Anbieter erweitert werden. Die strenge Typisierung und die Leistungsfähigkeit von Rust sorgen für sichere, nebenläufige Ausführung der Agenten-Workflows. Anwendungsfälle umfassen automatisierte Datenanalyse, interaktive Chatbots, Aufgabenautomatisierungspipelines und mehr—damit können Rust-Entwickler intelligente, sprachgetriebene Agenten in ihre Anwendungen einbetten.

Plan Agent mit Meta-Agent bietet eine geschichtete KI-Agenten-Architektur: Der Plan Agent erstellt strukturierte Strategien, um hochrangige Ziele zu erreichen, während der Meta-Agent die Ausführung überwacht, Pläne in Echtzeit anpasst und Unteraufgaben an spezialisierte Unteragenten delegiert. Es verfügt über Plug-and-Play-Tool-Connectoren (z.B. Web-APIs, Datenbanken), persistenten Speicher für Kontextbeibehaltung und konfigurierbares Logging für Leistungsanalysen. Nutzer können das Framework mit eigenen Modulen erweitern, um vielfältige Automatisierungsszenarien zu unterstützen, von Datenverarbeitung bis Content-Erstellung und Entscheidungsunterstützung.

Real-Agents soll die Erstellung und Koordination von KI-gestützten Agenten vereinfachen, die komplexe Aufgaben autonom ausführen können. Basierend auf Python und kompatibel mit major großen Sprachmodellen, bietet das Framework eine modulare Architektur mit Kernkomponenten für Sprachverständnis, Schlussfolgerung, Speicher und Werksexecution. Entwickler können externe Dienste wie Web-APIs, Datenbanken und benutzerdefinierte Funktionen schnell integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern. Real-Agents unterstützt Speichermechanismen zur Beibehaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg, ermöglicht Multi-Turn-Gespräche und lang laufende Workflows. Die Plattform enthält zudem Tools für Protokollierung, Debugging und Skalierung von Agenten in Produktionsumgebungen. Durch die Abstraktion niedriger Ebenen vereinfacht Real-Agents den Entwicklungszyklus, sodass Teams sich auf aufgabenspezifische Logik und effiziente automatisierte Lösungen konzentrieren können.

SelfYAI bietet eine umfassende, no-code Oberfläche zum Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von KI-Agenten, die auf Ihre spezifischen Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind. Nutzer können Daten aus CRM-Systemen, Tabellen und Datenbanken importieren und benutzerdefinierte Workflows sowie Gesprächsverläufe mit einfachen Drag-and-Drop-Tools konfigurieren. Agenten behalten den Kontext mithilfe von Gedächtnismodulen und können auf Websites, Slack, Teams und API-Endpunkten eingesetzt werden. Eingebaute Analysen verfolgen Interaktionsvolumen, Lösungsraten und Nutzerfeedback, um iterative Verbesserungen zu unterstützen. Mit robusten Sicherheitsfunktionen und rollenbasierten Zugriffskontrollen gewährleistet SelfYAI Datenschutz und Compliance, während die KI-gestützte Automatisierung mühelos skaliert wird.

Thufir ist ein auf Python basierendes Open-Source-Agenten-Framework, das die Erstellung von autonomen KI-Agenten erleichtert, die komplexe Aufgabenplanung und -ausführung durchführen können. Im Kern bietet Thufir eine Planungs-Engine, die hochrangige Ziele in umsetzbare Schritte zerlegt, ein Memory-Modul zum Speichern und Abrufen kontextbezogener Informationen über Sitzungen hinweg, sowie eine Plug-and-Play-Tool-Schnittstelle, die Agenten den Zugriff auf externe APIs, Datenbanken oder Codeausführungsumgebungen ermöglicht. Entwickler können die modularen Komponenten von Thufir nutzen, um das Verhalten der Agenten anzupassen, benutzerdefinierte Tools zu definieren, den Agentenstatus zu verwalten und Multi-Agenten-Workflows zu orchestrieren. Durch die Abstraktion niedriger Infrastrukturbelange beschleunigt Thufir die Entwicklung und Bereitstellung intelligenter Agenten für Anwendungsfälle wie virtuelle Assistenten, Workflow-Automatisierung, Forschung und digitale Arbeiter.

AgentScope ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten durch modulare Komponenten für dynamische Planung, kontextabhängige Speicherverwaltung und Werkzeug/API-Integration vereinfacht. Es unterstützt mehrere LLM-Backends (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) und bietet anpassbare Pipelines für Aufgabenbearbeitung, Antwortsynthese und Datenerfassung. Die Architektur von AgentScope ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung von Konversationsbots, Workflow-Automatisierungsagenten und Forschungsassistenten, wobei Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit gewahrt bleiben.

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-Systems ist darauf ausgelegt, die Entwicklung anspruchsvoller autonomer KI-Anwendungen zu vereinfachen, indem es eine modulare Architektur aus Agenten-, Werkzeug- und Speicherkomponenten bietet. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge definieren, die externe APIs oder interne Funktionen kapseln, während Speichermodule kontextbezogene Informationen über Agenteniterationen hinweg speichern. Die integrierte Orchestrierungs-Engine plant Aufgaben, löst Abhängigkeiten und verwaltet Multi-Agenten-Interaktionen für kollaborative Arbeitsabläufe. Durch die Entkopplung der Agentenlogik von Ausführungsdetails ermöglicht das Framework schnelle Experimente, einfache Skalierung und eine fein abgestimmte Steuerung des Agentenverhaltens. Ob bei der Prototypisierung von Forschungsassistenten, der Automatisierung von Datenpipelines oder dem Einsatz von Entscheidungsunterstützungsagenten — Agentic-Systems bietet die notwendigen Abstraktionen und Vorlagen, um die Entwicklung von End-to-End-KI-Lösungen zu beschleunigen.

Agents-Deep-Research ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und das Testen autonomer KI-Agenten zu vereinfachen, indem eine modulare, erweiterbare Codebasis bereitgestellt wird. Es verfügt über eine Aufgabenplanungs-Engine, die vom Nutzer definierte Ziele in Unteraufgaben zerlegt, ein Langzeit- memory-Modul, das Kontext speichert und abruft, sowie eine Tool-Integrationsschicht, die Agenten die Interaktion mit externen APIs und simulierten Umgebungen ermöglicht. Das Framework bietet außerdem Evaluierungs-Skripte und Benchmarking-Tools, um die Leistung der Agenten in verschiedenen Szenarien zu messen. Basierend auf Python und an verschiedene LLM-Backends anpassbar, ermöglicht es Forschern und Entwicklern, schnell neue Agentenarchitekturen zu prototypesieren, reproduzierbare Experimente durchzuführen und verschiedene Planungsstrategien unter kontrollierten Bedingungen zu vergleichen.

RedNote ist ein Open-Source-KI-Agent, der mit Python und LangChain entwickelt wurde und es Benutzern ermöglicht, Rohtexte oder Dokumentdateien für die automatisierte Verarbeitung einzugeben. Es nutzt große Sprachmodelle, um prägnante Zusammenfassungen zu erstellen, Aktionspunkte zu extrahieren, wichtige Erkenntnisse zu identifizieren und Informationen zu kategorisieren. Der Agent behält den Kontext über Sitzungen hinweg mithilfe eingebauter Speichermethoden, wodurch kumulatives Wissensaufbau unterstützt wird. Nutzer können Folgefragen stellen, um Zusammenfassungen zu verfeinern oder zu erweitern, und die Ergebnisse als strukturierte Markdown-Dateien exportieren. Die modulare Architektur und das Plugin-System erlauben die Integration mit externen Diensten wie Notion oder Obsidian. Diese End-to-End-Lösung verbessert das Notizmanagement, die Forschungssynthese und das Wissensmanagement für Einzelpersonen und Teams.

Automata ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten in JavaScript und TypeScript ermöglicht. Es bietet eine modulare Architektur mit Planern zur Aufgabenzerlegung, Speichermodulen zur Kontextbeibehaltung und Tool-Integrationen für HTTP-Anfragen, Datenbankabfragen und benutzerdefinierte API-Aufrufe. Mit Unterstützung für asynchrone Ausführung, Plugin-Erweiterungen und strukturierte Ausgaben vereinfacht Automata die Entwicklung von Agenten, die mehrstufiges Reasoning durchführen, mit externen Systemen interagieren und ihr Wissensbasis dynamisch aktualisieren können.

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.

Connery SDK ist ein umfassendes Framework, das die Erstellung von KI-Agenten erleichtert. Es stellt Client-Bibliotheken für Node.js, Python, Deno und den Browser bereit, mit denen Entwickler Agentenverhalten definieren, externe Tools und Datenquellen integrieren, Langzeitspeicher verwalten und eine Verbindung zu mehreren LLMs herstellen können. Mit integrierter Telemetrie und Deployment-Utilities beschleunigt Connery SDK den gesamten Lebenszyklus des Agenten von der Entwicklung bis zur Produktion.

Egg AI ermöglicht es Organisationen, maßgeschneiderte KI-Agenten zu erstellen, die auf spezifische Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind, wie z.B. Kundensupport, Verkaufsförderung und internes Wissensmanagement. Durch eine Drag-and-Drop-Oberfläche definieren Nutzer Konversationslogik, fügen bedingte Verzweigungen hinzu und integrieren RESTful-APIs, Datenbanken sowie Drittanbieterdienste wie Slack oder Zendesk. Die Plattform unterstützt Speicher-Module zur Beibehaltung von Nutzerkontexten, sodass personalisierte und zusammenhängende Dialoge möglich sind. Agenten können auf Websites, Messaging-Plattformen oder eingebettet in mobile und Desktop-Anwendungen eingesetzt werden. Robuste Testtools und Echtzeit-Überwachung erleichtern iterative Verbesserungen, während Sicherheits- und Zugriffssteuerungen auf Unternehmensebene den Datenschutz und die Compliance sichern. Mit automatischer Skalierung bewältigen Egg AI Agenten unterschiedliche Arbeitslasten nahtlos, was manuellen Aufwand reduziert und die Markteinführung beschleunigt.

FlyingAgent bietet eine modulare Architektur, die große Sprachmodelle nutzt, um autonome Agenten zu simulieren, die reasoning, Planung und Aktion in verschiedenen Domänen ausführen können. Agenten verfügen über ein internes Gedächtnis zur Kontextwahrung und können externe Toolkits für Aufgaben wie Web-Browsing, Datenanalyse oder API-Calls von Drittanbietern integrieren. Das Framework unterstützt Multi-Agenten-Koordination, Plugin-basierte Erweiterungen und anpassbare Entscheidungsrichtlinien. Mit seinem offenen Design können Entwickler Speicher-Backends, Tool-Integrationen und Aufgabenmanager anpassen, was Anwendungen in Kundenservice-Automatisierung, Forschungsunterstützung, Content-Generierung und digitale Workforce-Orchestrierung ermöglicht.

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.