CrewAI GUI Qt bietet eine umfassende visuelle Umgebung zum Entwerfen und Ausführen von KI-Agenten-Pipelines basierend auf dem CrewAI-Framework. Nutzer können konfigurierbare Knoten, die Datenquellen, LLM-Modelle, Verarbeitungsschritte und Ausgabebehandler repräsentieren, per Drag-and-Drop in eine Leinwand ziehen und sie zu sequenziellen oder parallelen Workflows verbinden. Jeder Knoten bietet anpassbare Parameter wie Temperatur, Token-Limits und API-Endpunkte, für eine feinste Steuerung des Modellverhaltens. Die Echtzeit-Ausführungsmaschine führt das Diagramm aus, zeigt Zwischenergebnisse in Konsolenfenstern an und hebt Fehler für das Debugging hervor. Projekte können als JSON oder XML gespeichert, für die Zusammenarbeit importiert und als eigenständige Skripte exportiert werden. Die Anwendung unterstützt Plugin-Erweiterungen, Logging und Leistungsüberwachung, was sie ideal für Prototyping, Forschung und produktionsreife Agentenentwicklung macht.

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.

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.

Das Linguistic Agent System ist ein Open-Source-Python-Framework für den Bau intelligenter Agenten, die Sprachmodelle nutzen, um Aufgaben zu planen und auszuführen. Es umfasst Komponenten für Gedächtnisverwaltung, Tool-Registrierung, Planer und Ausführer, die es Agenten ermöglichen, Kontext zu bewahren, externe APIs aufzurufen, Websuchen durchzuführen und Workflows zu automatisieren. Über YAML konfigurierbar, unterstützt es mehrere LLM-Anbieter und ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, Inhaltszusammenfassungen und autonome Assistenten. Entwickler können die Funktionalität erweitern, indem sie benutzerdefinierte Tools und Speicher-Backends erstellen und Agenten lokal oder auf Servern bereitstellen.

micro-agent stellt eine minimalistische, aber leistungsstarke Abstraktionsebene für die Erstellung autonomer KI-Agenten bereit. In TypeScript geschrieben, läuft es nahtlos sowohl im Browser als auch in Node.js und ermöglicht es, Agenten mit benutzerdefinierten Prompt-Vorlagen, Entscheidungslogik und erweiterbaren Tool-Integrationen zu definieren. Agenten können Chain-of-Thought-Reasoning, externe APIs nutzen und erinnerungsfähige Konversationen oder aufgabenbezogene memorys pflegen. Die Bibliothek umfasst Werkzeuge zur Handhabung von API-Antworten, Fehlerverwaltung und Sitzungspersistenz. Mit micro-agent können Entwickler Prototypen entwickeln und Agents für Aufgaben wie Workflow-Automatisierung, den Aufbau konversationeller Schnittstellen oder die Steuerung von Datenpipelines bereitstellen — ohne die Last großer Frameworks. Das modulare Design und die klare API-Schnittstelle erleichtern Erweiterung und Integration in bestehende Anwendungen.

Multi Agent Simulation bietet eine flexible API zum Definieren von Agentenklassen mit benutzerdefinierten Sensoren, Aktuatoren und Entscheidungslogik. Benutzer konfigurieren Umgebungen mit Hindernissen, Ressourcen und Kommunikationsprotokollen und führen schrittweise oder Echtzeit-Simulationsschleifen durch. Eingebaute Protokollierung, Ereignisplanung und Matplotlib-Integration helfen dabei, Agentenzustände zu verfolgen und Ergebnisse zu visualisieren. Das modulare Design ermöglicht die einfache Erweiterung um neue Verhaltensweisen, Umgebungen und Leistungsoptimierungen und ist damit ideal für akademische Forschung, Bildungszwecke und Prototyping von Multi-Agenten-Szenarien.

SeeAct wurde entwickelt, um visuelle Sprach-Agenten mit einer zweistufigen Pipeline zu befähigen: Ein Planungsmodul, angetrieben von großen Sprachmodellen, generiert Unterziele basierend auf beobachteten Szenen, und ein Ausführungsmodul übersetzt Unterziele in umgebungsspezifische Aktionen. Ein Wahrnehmungshintergrund extrahiert Objekt- und Szenenmerkmale aus Bildern oder Simulationen. Die modulare Architektur ermöglicht den einfachen Austausch von Planern oder Wahrnehmungsnetzwerken und unterstützt die Bewertung auf AI2-THOR, Habitat und benutzerdefinierten Umgebungen. SeeAct beschleunigt die Forschung im Bereich interaktiver embodied AI durch End-to-End-Aufgabenzerlegung, Verankerung und Ausführung.

Hyperbolic Time Chamber bietet eine flexible Umgebung für den Bau von KI-Agenten, indem es Komponenten für Speicherverwaltung, Kontextfenster-Orchestrierung, Prompt-Kettenbildung, Tool-Integration und Ausführungssteuerung bereitstellt. Entwickler definieren das Verhalten der Agenten über modulare Bausteine, konfigurieren benutzerdefinierte Speicher (Kurz- und Langzeit) und verbinden externe APIs oder lokale Tools. Das Framework umfasst Unterstützung für Async, Logging und Debugging-Utilities, die eine schnelle Iteration und Bereitstellung komplexer Gesprächs- oder aufgabenorientierter Agenten in Python-Projekten ermöglichen.

Multi-Agenten-Systeme sind so konzipiert, dass sie die Erstellung, Konfiguration und Ausführung verteilter agentenbasierter Architekturen vereinfachen. Entwickler können Agentenverhalten, Kommunikationsontologien und Dienstbeschreibungen innerhalb von Java-Klassen definieren. Das Framework kümmert sich um das Einrichten der Container, den Nachrichtentransport und das Lebenszyklusmanagement der Agenten. Auf Basis standardisierter FIPA-Protokolle unterstützt es Peer-to-Peer-Verhandlungen, kollaborative Planung und modulare Erweiterungen. Benutzer können Multi-Agenten-Szenarien auf einer einzelnen Maschine oder über Netzhosts ausführen, überwachen und debuggen, was es ideal für Forschung, Bildung und kleine Einsätze macht.

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.

Agent Script stellt eine deklarative Skripting-Schicht über großen Sprachmodellen bereit, mit der Sie YAML- oder JSON-Skripte schreiben können, die Arbeitsabläufe des Agents, Tool-Aufrufe und Speichernutzung definieren. Sie können OpenAI, lokale LLMs oder andere Anbieter anschließen, externe APIs als Werkzeuge integrieren und Backend-Speicher für Langzeit- oder Kurzzeitspeicher konfigurieren. Das Framework verwaltet Kontext, asynchrone Ausführung und detailliertes Logging standardmäßig. Mit minimalem Code können Sie Chatbots, RPA-Workflows, Datenauszug-Agenten oder benutzerdefinierte Steuerungsschleifen prototypisieren, was die Erstellung, das Testen und den Einsatz KI-gestützter Automatisierungen erleichtert.

Agentle bietet ein strukturiertes Framework für Entwickler, um benutzerdefinierte KI-Agenten mit minimalem Boilerplate zu erstellen. Es unterstützt die Definition von Agenten-Workflows als Sequenzen von Aufgaben, nahtlose Integration mit externen APIs und Tools, Gesprächsspeichermanagement zur Kontextbewahrung und integrierte Protokollierung für Nachvollziehbarkeit. Die Bibliothek bietet auch Plugin-Hooks zur Erweiterung der Funktionalität, Multi-Agenten-Koordination für komplexe Pipelines und eine einheitliche Schnittstelle für lokale Ausführung oder Deployment via HTTP-APIs.

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.