KoG Playground ist eine Open-Source-Plattform, die auf Browserbasis läuft und die Entwicklung von retrieval-gestützten Generierungsagenten (RAG) vereinfacht. Es verbindet sich mit beliebten Vektorspeichern wie Pinecone oder FAISS und ermöglicht es Nutzern, Textkorpora zu ingestieren, Einbettungen zu berechnen und Retrieval-Pipelines visuell zu konfigurieren. Die Schnittstelle bietet modulare Komponenten zur Definition von Prompt-Vorlagen, LLM-Backends (OpenAI, Hugging Face) und Chain-Handlern. Echtzeit-Logs zeigen Token-Nutzung und Latenzmetriken für jeden API-Aufruf, um Leistung und Kosten zu optimieren. Nutzer können Ähnlichkeitsschwellen, Re-Ranking-Algorithmen und Ergebnis-Fusionsstrategien unterwegs anpassen und ihre Konfiguration als Code-Snippets oder reproduzierbare Projekte exportieren. KoG Playground vereinfacht die Prototypenentwicklung für wissensbasierte Chatbots, semantische Suchanwendungen und benutzerdefinierte KI-Assistenten mit minimalem Programmieraufwand.

Der Schwarm-Simulator bietet eine anpassbare Umgebung für Echtzeit-Experimente mit mehreren Agenten. Nutzer können zentrale Verhaltensparameter – Ausrichtung, Kohäsion, Trennung – einstellen und die entstehenden Dynamiken auf einer visuellen Fläche beobachten. Es unterstützt interaktive UI-Schieberegler, dynamische Anpassung der Agentenzahl und Datenexporte zur Analyse. Ideal für pädagogische Demonstrationen, Forschungsprototypen oder Hobby-Explorationen der Prinzipien der Schwarmintelligenz.

Xspiral ist eine KI-unterstützte hybride Design- und Kollaborationsplattform, die für die Erstellung beeindruckender visueller Inhalte entwickelt wurde. Sie vereint leistungsstarke 2D- und 3D-Designfähigkeiten, die es den Benutzern ermöglichen, ihre Designs effizient in Echtzeit zu erstellen, zu verwalten und zu teilen. Egal, ob Sie ein professioneller Designer, Produktmanager oder Marketingexperte sind, Xspiral erleichtert intuitive Arbeitsabläufe, die die Projektzusammenarbeit optimieren. Von schnellem Prototyping bis hin zu Animationen gibt die Plattform Teams die Technologie, die sie benötigen, um mühelos überzeugende visuelle Grafiken zu liefern.

Dieses Repository vereint eine umfassende Sammlung von Komponenten für Multi-Agenten-Systeme und Techniken der verteilten KI-Koordination. Es bietet Implementierungen von Konsensalgorithmen, Contract-Net-Verhandlungsprotokollen, Auktionsbasierten Aufgabenverteilungen, Strategien zur Koalitionsbildung und Inter-Agenten-Kommunikationsframeworks. Nutzer können integrierte Simulationsumgebungen nutzen, um Agentenverhalten unter verschiedenen Netzwerktopologien, Latenzbedingungen und Ausfallszenarien zu modellieren und zu testen. Das modulare Design erlaubt es Entwicklern und Forschern, einzelne Kooperationsmodule zu integrieren, zu erweitern oder anzupassen für Anwendungen in Robotik-Schwärmen, IoT-Gerätezusammenarbeit, Smart Grids und verteilte Entscheidungsfindungssysteme.

KickstartDS ist ein Open-Source-Startpaket und ein UI-Entwicklungstoolkit der nächsten Generation, das für die Erstellung digitaler Designsysteme maßgeschneidert ist. Es umfasst ein Low-Code-Framework, eine umfassende Komponentbibliothek und eine Mustersammlung, die es Webentwicklungsteams ermöglicht, effizient konsistente, markenkonforme Web-Frontends zu etablieren. Mit KickstartDS können Teams schnell ihre Designsystemprojekte starten und sicherstellen, dass sie bewährte Praktiken im UI- und UX-Design einhalten.

Genie 2 ist ein revolutionäres KI-Weltmodellierungswerkzeug, das ein autoregressives latentes Diffusionsmodell verwendet, um vollständig spielbare, action-responsive 3D-Umgebungen aus einem einzigen Bildprompt zu generieren. Diese Technologie unterstützt realistische physikalische Simulationen, dynamisches Licht, reaktive Objektinteraktionen und komplexe Charakteranimationen. Die generierten Welten können in Echtzeit manipuliert werden, was Genie 2 zu einem unschätzbaren Werkzeug für schnelles Prototyping in der Spieleentwicklung, KI-Forschung, kreativen Design-Workflows und Umgebungsprüfungen macht.

LLM Agents Example bietet eine praktische Codebasis zum Erstellen von KI-Agenten in Python. Es demonstriert die Registrierung benutzerdefinierter Werkzeuge (Websuche, Mathematischer Solver via WolframAlpha, CSV-Analysator, Python REPL), die Erstellung von Chat- und Retrieval-basierten Agenten sowie die Anbindung an Vektorspeicher für Dokumenten-Fragebeantwortung. Das Repo illustriert Muster zur Pflege des Konversations-gedächtnisses, dynamischen Dispatch von Werkzeugaufrufen und der Verkettung mehrerer LLM-Eingaben zur Lösung komplexer Aufgaben. Nutzer lernen, wie man Drittanbieter-APIs integriert, Arbeitsabläufe von Agenten strukturiert und das Framework mit neuen Funktionalitäten erweitert – ein praktischer Leitfaden für Entwickler-Experimente und Prototyping.

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.

OpenAssistant bietet eine umfassende Werkzeugpalette für den Bau und das Feinabstimmen von KI-Agenten, die auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind. Es umfasst Datenverarbeitungsskripte zur Umwandlung roher Dialogdatensätze in Trainingsformate, Modelle für instruction-basiertes Lernen und Hilfsmittel zur Überwachung des Trainingsfortschritts. Die Plugin-Architektur ermöglicht die nahtlose Integration externer APIs für erweiterte Funktionen wie Wissensretrieval und Workflow-Automatisierung. Nutzer können die Leistung der Agenten mithilfe vorgefertigter Benchmark-Tools bewerten, Interaktionen durch eine intuitive Weboberfläche visualisieren und produktionsreife Endpunkte mit containerisierten Deployments bereitstellen. Der erweiterbare Quellcode unterstützt mehrere Deep-Learning-Backends, was die Anpassung von Modellarchitekturen und Trainingsstrategien erleichtert. Mit End-to-End-Unterstützung – von Datenvorbereitung bis Deployment – beschleunigt OpenAssistant die Entwicklung konversationaler KI-Lösungen.

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.

Agents-Prompts ist ein umfassendes GitHub-Repository, das Entwicklern eine strukturierte Sammlung anpassbarer Vorlage-Vorlagen für den Aufbau intelligenter KI-Agenten bietet. Diese Vorlagen decken Kernfunktionen wie Speicherverwaltung, dynamische Anweisungsaktualisierung, Multi-Agent-Orchestrierung, Entscheidungslogik und API-Integration ab. Nutzer können Vorlagen kombinieren, um Agentenrollen, Aufgaben und Gesprächsabläufe zu definieren, was schnelle Experimente und Prototypen ermöglicht. Das Repository enthält außerdem Code-Beispiele für die Schnittstellen zu führenden LLM-Diensten, Beispiele für die Verkettung von Agentenaktionen und Richtlinien für bewährte Verfahren bei der Gestaltung autonomer Workflows. Durch die Nutzung dieser wiederverwendbaren Vorlage-Muster können Teams die Entwicklung beschleunigen, Konsistenz zwischen Agenten wahren und sich auf höhere Anwendungsebene konzentrieren anstatt auf low-level Prompt-Engineering.

AgentVerse ist so konzipiert, dass es die Erstellung von Multi-Agenten-Architekturen erleichtert, indem eine Reihe wiederverwendbarer Module und Abstraktionen bereitgestellt werden. Benutzer können einzigartige Agentenklassen mit benutzerdefinierter Entscheidungslogik definieren, Kommunikationskanäle für Nachrichtenübermittlung einrichten und Umweltbedingungen simulieren. Die Plattform unterstützt synchrone und asynchrone Interaktionen zwischen Agenten, was komplexe Arbeitsabläufe wie Verhandlungen, Aufgaben Delegation und kooperative Problemlösung ermöglicht. Mit integrierter Protokollierung und Überwachung können Entwickler Agentenaktionen nachverfolgen und Leistungskennzahlen bewerten. AgentVerse enthält auch Vorlagen für häufige Anwendungsfälle wie autonome Erkundung, Handelssimulationen und kollaborative Inhaltsgenerierung. Durch sein plug-in-fähiges Design lässt sich externe Machine-Learning-Modelle wie Sprachmodelle oder Reinforcement-Learning-Algorithmen nahtlos integrieren, was Flexibilität für verschiedene KI-gesteuerte Anwendungen bietet.

Die Django RAG Llama3 Multi-AGI Code-Generation API vereint retrieval-augmented generation mit einer koordinierten Reihe von KI-Agenten basierend auf Llama3, um die Webentwicklung zu vereinfachen. Nutzer können Projektanforderungen per REST-Endpunkt einreichen, eine Anforderungsanalyse-Agenten auslösen, Frontend- und Backend-Codegenerator-Agenten aufrufen und automatisierte Validierungen durchführen. Das System kann benutzerdefinierte Wissensbasen integrieren, um präzise Codevorlagen und kontextbezogene Komponenten zu ermöglichen. Basierend auf dem Django REST Framework bietet es einfache Bereitstellung, Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit. Teams können das Verhalten der Agenten anpassen, Modellparameter justieren und die Retrieval-Datenmenge erweitern. Durch Automatisierung wiederkehrender Programmieraufgaben und Sicherstellung der Konsistenz beschleunigt es Prototyping, minimiert manuelle Fehler und bietet volle Transparenz hinsichtlich der Beiträge jedes Agenten im gesamten Entwicklungsprozess.