Devon bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen zur Definition, Orchestrierung und Ausführung autonomer Agenten innerhalb von Python-Anwendungen. Benutzer können Agentenziele festlegen, aufrufbare Aufgaben spezifizieren und Aktionen basierend auf Bedingungen verketten. Durch nahtlose Integration mit Sprachmodellen wie GPT und lokalen Vektor-Speichern erfassen und interpretieren Agenten Benutzereingaben, greifen auf kontextuelles Wissen zu und erstellen Pläne. Das Framework unterstützt Langzeit-Memory durch austauschbare Speicher-Backends, sodass Agenten vergangene Interaktionen abrufen können. Eingebaute Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen ermöglichen die Echtzeitverfolgung der Agentenleistung, während CLI und SDK eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung erleichtern. Es eignet sich für die Automatisierung von Kundensupport, Datenanalyse-Pipelines und routinemäßigen Geschäftsprozessen. Devon beschleunigt die Erstellung skalierbarer digitaler Arbeitsergebnisse.

Rawr Agent ist ein modularer, quelloffener Python-Framework, das Entwickler befähigt, autonome KI-Agenten durch die Orchestrierung komplexer Workflows von LLM-Interaktionen zu erstellen. Durch den Einsatz von LangChain im Hintergrund können Sie Aufgabenfolgen entweder über YAML-Konfigurationen oder Python-Code definieren und dabei Tools wie Web-APIs, Datenbankabfragen und benutzerdefinierte Skripte integrieren. Es enthält Speicherkomponenten für die Speicherung des Gesprächshistoriums und von Vektor-Embeddings, Caching-Mechanismen zur Optimierung wiederholter Aufrufe sowie robuste Protokollierungs- und Fehlerbehandlungsfunktionen zur Überwachung des Agentenverhaltens. Die erweiterbare Architektur von Rawr Agent ermöglicht die Hinzufügung von benutzerdefinierten Tools und Adaptern, was es für Aufgaben wie automatisierte Recherche, Datenanalyse, Berichterstellung und interaktive Chatbots geeignet macht. Mit seiner einfachen API können Teams schnell intelligente Agenten für unterschiedlichste Anwendungen entwickeln und bereitstellen.

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.

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.

Autogpt ist ein entwicklerorientiertes Rust-Framework zum Aufbau autonomer KI-Agenten. Es bietet typisierte Schnittstellen zur OpenAI-API, integrierte Speicherverwaltung, Kontextverkettung und erweiterbare Plugin-Unterstützung. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie verkettete Aufforderungen ausführen, Gesprächsstatus beibehalten und dynamische Aufgaben programmatisch ausführen. Geeignet für die Einbindung in CLI-Tools, Backend-Dienste oder Forschungsprototypen, vereinfacht Autogpt die Orchestrierung komplexer KI-Workflows und nutzt die Leistung und Sicherheitsgarantien von Rust.

Swarms ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung, Orchestrierung und Ausführung von Multi-Agenten-KI-Workflows ermöglicht. Sie definieren Agenten mit bestimmten Rollen, konfigurieren ihr Verhalten via LLM-Eingabeaufforderungen und verbinden sie mit externen Tools oder APIs. Swarms verwaltet die Kommunikation zwischen den Agenten, die Aufgabenplanung und die Speicherung des Speichers. Seine Plugin-Architektur erlaubt die nahtlose Integration benutzerdefinierter Module—wie Retrieval-Tools, Datenbanken oder Monitoring-Dashboards—während integrierte Konnektoren beliebte LLM-Anbieter unterstützen. Ob Sie koordinierte Datenanalyse, automatisierten Kundenservice oder komplexe Entscheidungsfindungsprozesse benötigen, Swarms bietet die Bausteine, um skalierbare, autonome Agenten-Ökosysteme bereitzustellen.

Im Kern bietet LionAGI eine modulare Architektur zur Definition und Ausführung abhängiger Aufgabenstufen, die komplexe Probleme in logische Komponenten unterteilen, die sequenziell oder parallel verarbeitet werden können. Jede Stufe kann eine benutzerdefinierte Eingabeaufforderung, Speicher und Entscheidungslogik nutzen, um das Verhalten basierend auf vorherigen Ergebnissen anzupassen. Entwickler können unterstützte LLM-APIs oder selbst gehostete Modelle integrieren, Beobachtungsräume konfigurieren und Aktionszuordnungen definieren, um Agenten zu erstellen, die planen, urteilen und über mehrere Zyklen lernen. Eingebaute Protokollierung, Fehlerbehebung und Analysetools ermöglichen eine Echtzeitüberwachung und iterative Verfeinerung. Ob bei Automatisierung von Forschungsflows, Berichtgenerierung oder Orchestrierung autonomer Prozesse – LionAGI beschleunigt die Entwicklung intelligenter, adaptiver KI-Agenten mit minimalem Boilerplate.

Das Multi-Agent-System-Framework bietet eine modulare Struktur zum Aufbau und zur Orchestrierung mehrerer KI-Agenten innerhalb von Python-Anwendungen. Es beinhaltet einen Agent-Manager zum Spawnen und Überwachen von Agenten, eine Kommunikationsbasis, die verschiedene Protokolle (z.B. Nachrichtenaustausch, Ereignisse) unterstützt, sowie anpassbare Speichersysteme für langfristige Wissensspeicherung. Entwickler können unterschiedliche Agentenrollen definieren, spezielle Aufgaben zuweisen und Kooperationsstrategien wie Konsensfindung oder Abstimmung konfigurieren. Das Framework integriert sich nahtlos mit externen KI-Modelle und Wissensbasen, sodass Agenten reasoning, lernen und sich anpassen können. Es ist ideal für verteilte Simulationen, konversationelle Agentengruppen und automatisierte Entscheidungsprozesse, wobei das System die Lösung komplexer Probleme durch Nutzung paralleler Autonomie beschleunigt.

Multi-Agent-Blueprint ist ein umfassender Open-Source-Codebasis zum Aufbau und zur Orchestrierung mehrerer KI-gesteuerter Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Im Kern bietet es ein modulares System zur Definition verschiedener Agentenrollen – wie Forscher, Analysten und Ausführer – mit eigenen Speichereinheiten und Prompt-Vorlagen. Das Framework integriert nahtlos große Sprachmodelle, externe Wissens-APIs und benutzerdefinierte Werkzeuge, um dynamische Aufgabendelegation und iterative Feedback-Schleifen zwischen den Agenten zu ermöglichen. Es enthält zudem integrierte Protokollierung und Überwachung, um Agenteninteraktionen und -ausgaben zu verfolgen. Mit anpassbaren Arbeitsabläufen und austauschbaren Komponenten können Entwickler und Forscher schnell Multi-Agenten-Pipelines für Anwendungen wie Inhaltsgenerierung, Datenanalyse, Produktentwicklung oder automatisierten Kundendienst prototypisieren.

SuperPilot ist ein autonomes KI-Agenten-Framework, das große Sprachmodelle nutzt, um mehrstufige Aufgaben ohne manuelle Eingriffe auszuführen. Durch die Integration von GPT- und Anthropic-Modellen kann es Pläne erstellen, externe Tools wie einen headless Browser zum Web-Scraping aufrufen, Shell-Befehle im Terminal ausführen und Speichermodule zur Kontextbehaltung verwenden. Nutzer definieren Ziele, und SuperPilot orchestriert dynamisch Unteraufgaben, verwaltet eine Aufgabenwarteschlange und passt sich neuen Informationen an. Die modulare Architektur ermöglicht das Hinzufügen eigener Tools, das Anpassen der Modelleinstellungen und das Protokollieren von Interaktionen. Mit eingebauten Feedback-Schleifen kann menschliches Feedback die Entscheidungsfindung verfeinern und Ergebnisse verbessern. Das macht SuperPilot geeignet für Automatisierung von Recherchen, Programmieraufgaben, Tests und Routinedatenverarbeitungs-Workflows.

TinyAgent bietet ein leichtgewichtiges Agenten-Framework zur Orchestrierung komplexer Aufgaben mit OpenAI GPT-Modellen. Entwickler installieren es über pip, konfigurieren einen API-Schlüssel, definieren Tools oder Plugins und nutzen den In-Memory-Kontext, um Mehrschritt-Gespräche zu führen. TinyAgent unterstützt das Verketteln von Aufgaben, die Integration externer APIs und das Persistieren von Nutzer- oder System-Speichern. Die einfache Python-API ermöglicht das Prototyping von autonomen Datenanalyse-Workflows, Kundendienst-Chatbots, Code-Generatoren oder jedem Anwendungsfall, der einen intelligenten, zustandsbehafteten Agenten erfordert. Die Bibliothek bleibt vollständig Open-Source, erweiterbar und plattformunabhängig.

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.