CogAgent ist eine forschungsorientierte, Open-Source-Python-Bibliothek, die die Entwicklung von KI-Agenten vereinfacht. Sie stellt Kernmodule für Speicherverwaltung, Planung und reasoning, Tool- und API-Integration sowie Chain-of-Thought-Ausführung bereit. Mit ihrer hoch modularen Architektur können Nutzer benutzerdefinierte Tools, Speicher und Agentenrichtlinien definieren, um konversationale Chatbots, autonome Aufgabenplaner und Workflow-Automatisierungsskripte zu erstellen. CogAgent unterstützt die Integration mit beliebten LLMs wie OpenAI GPT und Meta LLaMA, wodurch Forscher und Entwickler ihre intelligenten Agenten für vielfältige reale Anwendungen experimentieren, erweitern und skalieren können.

Das Stella Framework ermöglicht es Entwicklern, robuste KI-Agenten zu bauen, die Kontext bewahren, toolgestützte Aktionen durchführen und dynamische Gesprächserlebnisse liefern. Durch die Abstraktion der Komplexitäten bei LLM-Integrationen bietet Stella provider-unabhängige Adapter für OpenAI, Hugging Face und self-hosted Modelle. Agenten können anpassbare Speicher verwenden, um Benutzerdaten und Gesprächshistorien abzurufen, und Plugins ermöglichen Interaktionen mit externen APIs, Datenbanken oder Diensten. Die integrierte Orchestrierungs-Engine steuert Entscheidungsprozesse, während eine kompakte DSL die Definition von Aktionen, Tool-Aufrufen und Antwortbehandlungen erleichtert. Ob Kundenservice-Bots, Forschungsassistenten oder Workflow-Automatisierer – Stella bietet eine skalierbare Grundlage für den Einsatz von Produktions-KI-Agenten.

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.

AgentKit ist eine leistungsstarke Plattform zur Erstellung maßgeschneiderter KI-Agenten, die auf spezifische Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind. Benutzer können problemlos Workflows entwerfen und sich wiederholende Aufgaben automatisieren, ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu benötigen. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche können Benutzer verschiedene APIs integrieren, Prozesse optimieren und die Produktivität steigern, indem sie Agenten erstellen, die im Auftrag der Benutzer handeln. Dieses innovative Tool ermöglicht es Unternehmen, KI-Technologie für reibungslosere Abläufe und verbesserte Leistung zu nutzen.

Agent of Code ist ein vielseitiges KI-Agenten-Framework, das Entwickler Befugnisse gibt, Routine-Coding-Aufgaben an intelligente Agenten auszulagern. Es nutzt große Sprachmodelle, um natürliche Sprachaufforderungen in voll funktionsfähigen Code zu übersetzen, automatisierte Code-Reviews durchzuführen, bestehenden Code zu debuggen und Legacy-Codebasen zu refaktorisieren. Nutzer definieren Ziel und Parameter des Agenten durch YAML- oder JSON-Konfigurationen, wählen Plugins für Aufgaben wie Tests oder CI-Integration und führen Agenten über die CLI aus. Das Framework orchestriert API-Aufrufe, verwaltet Kontextsfenster und fasst modulare Antworten zu kohäsiven Code-Skripten zusammen. Mit einer erweiterbaren Architektur können Entwickler benutzerdefinierte Module integrieren, Versionskontrolle verwenden und den Agenten-Pipeline an Projekt-Workflows anpassen.

Agentic Kernel bietet eine entkoppelte Architektur zum Erstellen von KI-Agenten durch die Zusammenstellung wiederverwendbarer Komponenten. Entwickler können Planungspipelines definieren, um Ziele zu zerlegen, Kurz- und Langzeitspeicher mit Einbettungen oder dateibasierten Backends konfigurieren und externe Tools oder APIs für Aktionenausführungen registrieren. Das Framework unterstützt dynamische Toolauswahl, Reflexionszyklen der Agenten und eingebaute Planung, um Arbeitsabläufe zu steuern. Sein pluggables Design ist kompatibel mit jedem LLM-Anbieter und benutzerdefinierten Komponenten, ideal für Konversationsassistenten, automatisierte Forschungsagenten und Datenverarbeitungsbots. Mit transparentem Logging, Statusverwaltung und einfacher Integration beschleunigt Agentic Kernel die Entwicklung und sorgt für Wartbarkeit und Skalierbarkeit in KI-getriebenen Anwendungen.

AI Agent Demo bietet eine vielseitige Vorlage zum Aufbau von KI-Agenten, die mit Benutzern und externen Datenquellen interagieren können. Es nutzt LangChain, um Ketten, Tools und Speicher-Module zu orchestrieren, wodurch der Agent Aufgaben wie Websuchen via SerpAPI, Zusammenfassung von Webinhalten, Pflege der Gesprächshistorie mit vektorbasiertem Speicher und Ausführung von Codeschnipseln über ein sicheres Python REPL-Tool durchführen kann. Der Agent stellt CLI-Befehle und HTTP-Endpunkte via FastAPI bereit, die sowohl Texteingaben als auch Sprachbefehle unterstützen. Entwickler können Tool-Definitionen und Kettendefinitionen anpassen, um Agenten für Kundensupport, Datenerfassung oder automatisierte Workflows zu optimieren. Die modulare Architektur erleichtert die Integration neuer Funktionen wie Datenbankabfragen oder APIs von Drittanbietern.

GenAI Agents SDK ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern hilft, selbstgesteuerte KI-Agenten mit großen Sprachmodellen zu erstellen. Es bietet eine Kern-Agent-Vorlage mit anpassbaren Modulen für Speicher, Tool-Schnittstellen, Planungsstrategien und Ausführungszyklen. Sie können Agenten so konfigurieren, dass sie externe APIs aufrufen, Dateien lesen/schreiben, Suchen durchführen oder mit Datenbanken interagieren. Das modulare Design ermöglicht einfache Anpassungen, schnelle Prototypenentwicklung und nahtlose Integration neuer Fähigkeiten, wodurch die Entwicklung dynamischer, autonomer KI-Anwendungen unterstützt wird, die denken, planen und in der realen Welt handeln können.

js-agent stellt Entwicklern ein minimalistisches, aber leistungsstarkes Toolkit zur Verfügung, um autonome KI-Agenten in JavaScript zu erstellen. Es bietet Abstraktionen für Gesprächsspeicherung, Funktionsaufruf-Tools, anpassbare Planungsstrategien und Fehlerbehandlung. Mit js-agent können Sie schnell Eingabeaufforderungen verbinden, den Zustand verwalten, externe APIs aufrufen und komplexe Agentenverhalten über eine einfache, modulare API orchestrieren. Es ist für den Betrieb in Node.js-Umgebungen konzipiert und integriert sich nahtlos mit der OpenAI API, um intelligente, kontextbewusste Agenten zu ermöglichen.

LaVague ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um Web-Agenten schnell und effizient zu erstellen und bereitzustellen. Benutzer können verschiedene Agenten erstellen, die Aufgaben in Webanwendungen automatisieren, von der Dateneingabe bis hin zur umfassenden Informationsbeschaffung. Das Framework unterstützt die Integration mit lokalen Modellen wie Llama 3 8b und ist damit eine vielseitige Wahl für Unternehmen, die ihre Abläufe durch KI-gesteuerte Automatisierung verbessern möchten. Mit LaVague können Entwickler Agenten an spezifische Arbeitsabläufe anpassen und so Produktivität und Effizienz steigern.

Micro-agent ist eine leichte, unvoreingenommene JavaScript-Bibliothek, die die Erstellung komplexer KI-Agenten mit großen Sprachmodellen vereinfacht. Sie bietet Kernabstraktionen wie Agenten, Werkzeuge, Planer und Speichersysteme, wodurch Entwickler benutzerdefinierte Konversationsflüsse zusammenstellen können. Agenten können externe APIs oder interne Dienstprogramme als Werkzeuge aufrufen, um dynamische Daten abzurufen und Aktionen durchzuführen. Die Bibliothek unterstützt sowohl kurzfristiges Gesprächsspeicher als auch langfristiges persistentes Gedächtnis, um den Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren. Planer steuern die Denkprozessketten, zerlegen komplexe Aufgaben in Werkzeugaufrufe oder Sprachmodelanfragen. Mit konfigurierbaren Eingabeaufforderungsvorlagen und Ausführungsstrategien passt sich Micro-agent nahtlos an Frontend-Webanwendungen, Node.js-Dienste und Edge-Umgebungen an und bietet eine flexible Basis für Chatbots, virtuelle Assistenten oder autonome Entscheidungssysteme.

Neocortex ist eine webbasierte KI-Plattform, die als persönliches Wissenszentrum und Aufgabenmanager fungiert. Sie speichert und ruft Informationen mithilfe von Langzeitgedächtnis ab, erstellt intelligente Agenten für Recherche, Zusammenfassung und Planungsaufgaben und integriert Dokumente, Kalender und APIs. Nutzer können per Chat mit Neocortex interagieren, um vergangene Erkenntnisse abzufragen, Berichte zu erstellen und Workflows an benutzerdefinierte Agenten zu delegieren. Neocortex verfeinert kontinuierlich den Kontext, bietet proaktive Erinnerungen und unterstützt die Zusammenarbeit im Team.

SCOUT-2 bietet eine modulare Architektur zum Erstellen autonomer Agenten, die mit großen Sprachmodellen betrieben werden. Es umfasst Zielzerlegung, Aufgabenplanung, eine Ausführungsmaschine und ein Feedback-gesteuertes Reflexionsmodul. Entwickler definieren ein Top-Level-Ziel, und SCOUT-2 generiert automatisch einen Aufgabenbaum, weist Arbeitsagenten zur Ausführung zu, überwacht den Fortschritt und verfeinert Aufgaben anhand der Ergebnisse. Es integriert sich mit OpenAI-APIs und kann mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen und Vorlagen erweitert werden, um eine Vielzahl von Arbeitsabläufen zu unterstützen.

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.

Tiny-OAI-MCP-Agent bietet eine kleine, erweiterbare Agentenarchitektur, die auf der OpenAI API basiert. Es implementiert eine Multi-Kognitive-Prozess-Schleife (MCP) für Schlussfolgerungen, Gedächtnis und Tool-Nutzung. Sie definieren Tools (APIs, Dateivorgänge, Codeausführung), und der Agent plant Aufgaben, ruft Kontext ab, ruft Tools auf und iteriert an den Ergebnissen. Dieses minimalistische Code-Framework erlaubt es Entwicklern, mit autonomen Workflows, benutzerdefinierten Heuristiken und fortgeschrittenen Eingabemustern zu experimentieren, während API-Aufrufe, Zustandsverwaltung und Fehlerbehebung automatisch gehandhabt werden.