Ernie Bot Agent ist ein Entwickler-Framework, das die Erstellung KI-gesteuerter Konversationsagenten mit Baidu ERNIE Bot erleichtert. Es bietet Abstraktionen für API-Aufrufe, Eingabevorlagen, Speicherverwaltung und Tool-Integration. Das SDK unterstützt Multi-Turn-Gespräche mit Kontextbewusstsein, benutzerdefinierte Arbeitsabläufe für Aufgaben und ein Plugin-System für domänenspezifische Erweiterungen. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und Konfigurationsoptionen reduziert es Boilerplate-Code und ermöglicht schnelles Prototyping von Chatbots, virtuellen Assistenten und Automatisierungsskripten.

Just Chat bietet eine vollständige, selbstgehostete Chat-Schnittstelle für die Interaktion mit großen Sprachmodellen. Durch die Eingabe von API-Schlüsseln für Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Hugging Face können Nutzer mehrstufige Gespräche mit Unterstützung für Speicherung starten. Die Plattform ermöglicht Anhänge, sodass Nutzer Dokumente für kontextbezogene Fragen und Antworten hochladen können. Die Plugin-Integration erlaubt externe Toolaufrufe wie Websuchen, Berechnungen oder Datenbankabfragen. Entwickler können benutzerdefinierte Eingabeaufforderungsmuster entwerfen, Systemnachrichten steuern und nahtlos zwischen Modellen wechseln. Die UI ist mit React und Node.js gebaut und bietet eine responsive Web-Erfahrung auf Desktop und Mobilgeräten. Mit seinem modularen Plug-in-System können Nutzer Features einfach hinzufügen oder entfernen und Just Chat auf Kundensupport-Bots, Forschungsassistenten, Inhaltsgeneratoren oder pädagogische Tutoren anpassen.

OpenAI Autogen Dev Studio ist eine Desktop-Webanwendung, die die End-to-End-Entwicklung von KI-Agenten, die auf dem OpenAI Autogen-Framework basieren, vereinfacht. Es bietet eine visuelle, konversationszentrierte Oberfläche, auf der Entwickler Systemaufforderungen, Speichermanagement-Strategien, externe Tools und Modellparameter definieren können. Nutzer können Multi-Turn-Dialoge in Echtzeit simulieren, generierte Antworten inspizieren, Ausführungswege nachverfolgen und die Agentenlogik innerhalb einer interaktiven Konsole debuggen. Die Plattform beinhaltet außerdem Code-Scaffolding-Funktionen, um voll funktionsfähige Agenten-Module zu exportieren, die nahtlos in Produktionsumgebungen integriert werden können. Durch die Zentralisierung von Workflow-Automatisierung, Debugging und Codegenerierung beschleunigt sie Prototyping und reduziert die Entwicklungskomplexität für konversationsbasierte KI-Projekte.

MindForge ist ein robustes Orchestrierungsframework, das für den Aufbau und Einsatz KI-gesteuerter Agenten mit minimalem Boilerplate-Code entwickelt wurde. Es bietet eine modulare Architektur mit einem Aufgabenplaner, einer Reasoning-Engine, einem Speicher-Manager und einer Tool-Ausführungsschicht. Durch die Nutzung von LLMs können Agenten Benutzereingaben analysieren, Pläne formulieren und externe Tools aufrufen — wie Web-Scraping-APIs, Datenbanken oder benutzerdefinierte Skripte — um komplexe Aufgaben zu erledigen. Speicherkomponenten speichern den Gesprächskontext, was Multi-Turn-Interaktionen ermöglicht, während die Entscheidungs-Engine dynamisch Aktionen basierend auf festgelegten Richtlinien auswählt. Mit Plugin-Unterstützung und anpassbaren Pipelines können Entwickler die Funktionalität erweitern, um benutzerdefinierte Tools, Drittanbieter-Integrationen und domänenspezifische Wissensbasen zu integrieren. MindForge vereinfacht die Entwicklung von KI-Agenten, fördert schnelles Prototyping und skalierbaren Einsatz in Produktionsumgebungen.

NPI.ai bietet eine umfassende Plattform, auf der Nutzer KI-Agenten grafisch durch Drag-and-Drop-Module gestalten können. Jeder Agent besteht aus Komponenten wie Sprachmodell-Eingaben, Funktionsaufrufen, Entscheidungslogik und Speicher-Vektoren. Die Plattform unterstützt die Integration mit APIs, Datenbanken und Drittanbieterdiensten. Agenten können den Kontext durch eingebaute Speicher-Schichten aufrechterhalten, was ihnen ermöglicht, mehrstufige Gespräche zu führen, vergangene Interaktionen abzurufen und dynamisches Denken durchzuführen. NPI.ai beinhaltet Versionierung, Testumgebungen und Deployment-Pipelines, sodass Änderungen einfach iteriert und Agenten in die Produktion gebracht werden können. Mit Echtzeit-Logging und Überwachung erhalten Teams Einblicke in die Leistung der Agenten und Nutzerinteraktionen, was kontinuierliche Verbesserungen erleichtert und Zuverlässigkeit in großem Maßstab sicherstellt.

ragChatbot ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung von Retrieval-Augmented Generation-Chatbots vereinfacht. Es integriert LangChain-Pipelines mit OpenAI oder anderen LLM-APIs zur Verarbeitung von Anfragen gegen benutzerdefinierte Dokumentkorpora. Benutzer können Dateien in verschiedenen Formaten (PDF, DOCX, TXT) hochladen, automatisch Text extrahieren und Embeddings mit gängigen Modellen erstellen. Das Framework unterstützt mehrere Vektorspeicher wie FAISS, Chroma und Pinecone für effiziente Ähnlichkeitssuche. Es verfügt über eine konversationelle Speicher-Schicht für Mehrfach-Interaktionen und eine modulare Architektur zur Anpassung von Prompt-Vorlagen und Retrieval-Strategien. Mit einer einfachen CLI oder Web-Oberfläche können Sie Daten integrieren, Suchparameter konfigurieren und einen Chat-Server starten, um Nutzerfragen kontextbezogen und genau zu beantworten.

SwiftAgent bietet ein robustes Toolkit zum Erstellen intelligenter Agenten durch die direkte Integration der OpenAI-Modelle in Swift. Entwickler können benutzerdefinierte Aktionen und externe Tools deklarieren, die die Agenten basierend auf Benutzereingaben auslösen. Das Framework verwaltet den Konversationsspeicher, sodass die Agenten auf vergangene Interaktionen Bezug nehmen können. Es unterstützt Prompt-Vorlagen und dynamische Kontextinjektion, um Mehr-Runden-Dialoge und Entscheidungslogik zu erleichtern. Das asynchrone API von SwiftAgent arbeitet nahtlos mit Swifts Concurrency, was es ideal für iOS-, macOS- oder serverseitige Umgebungen macht. Durch die Abstraktion von Model-Aufrufen, Speicherverwaltung und Pipeline-Orchestrierung befähigt SwiftAgent Teams, Konversationsassistenten, Chatbots oder Automatisierungsagenten schnell innerhalb von Swift-Projekten zu prototypisieren und zu deployen.

Das Azure AI Agents JavaScript SDK ist ein Client-Framework und ein Muster-Code-Repository, das Entwicklern ermöglicht, AI Agents mit Azure OpenAI und anderen kognitiven Diensten zu erstellen, anzupassen und zu steuern. Es bietet Unterstützung für Multi-Turn-Chat, retrieval-augmented generation, Funktionsaufrufe sowie Integration mit externen Tools und APIs. Entwickler können Arbeitsabläufe von Agenten verwalten, Speicher handhaben und Fähigkeiten über Plugins erweitern. Beispielmuster umfassen Wissensdatenbank-Q&A-Bots, autonome Aufgaben-Execuoren und konversationsbasierte Assistenten, was die schnelle Prototypenentwicklung und Bereitstellung intelligenter Lösungen erleichtert.

ChaiBot dient als Grundlage für die Erstellung intelligenter Chat-Agenten, indem es die APIs von OpenAI GPT-3.5 und GPT-4 nutzt. Es verwaltet den Gesprächskontext, um einen kohärenten Multi-Turn-Dialog zu gewährleisten, und unterstützt dynamische Persona-Profile, sodass der Agent je nach Bedarf unterschiedliche Töne und Charaktere annehmen kann. ChaiBot verfügt über integriertes Gedächtnisspeicher, um vergangene Interaktionen abzurufen, anpassbare Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks, um externe Datenquellen oder Geschäftslogik zu integrieren. Entwickler können ChaiBot als Webdienst oder innerhalb einer CLI-Schnittstelle bereitstellen, Token-Grenzen anpassen, API-Schlüssel verwalten und Fallback-Verhalten konfigurieren. Durch die Abstraktion komplexer Prompt-Engineering-Flows beschleunigt ChaiBot die Entwicklung von Kundensupport-Bots, virtuellen Assistenten oder konversationalen Agenten für Unterhaltung und Bildung.

DemoGPT ist ein Open-Source-Python-Projekt, das die Kernkonzepte von KI-Agenten mit OpenAI GPT-Modellen demonstriert. Es implementiert eine konversationelle Schnittstelle mit persistentem Speicher, der in JSON-Dateien gespeichert wird, um kontextbewusste Interaktionen über Sitzungen hinweg zu ermöglichen. Das Framework unterstützt dynamische Tool-Ausführung, wie Websuche, Berechnungen und benutzerdefinierte Erweiterungen, durch eine pluginartige Architektur. Durch die einfache Konfiguration Ihres OpenAI API-Schlüssels und die Installation der Abhängigkeiten können Benutzer DemoGPT lokal ausführen, um Chatbots zu entwickeln, Multi-Turn-Dialogflüsse zu erkunden und agentengetriebene Workflows zu testen. Diese umfassende Demo bietet Entwicklern und Forschern eine praktische Grundlage zum Erstellen, Anpassen und Experimentieren mit GPT-gestützten Agenten in realen Szenarien.

Joylive Agent bietet eine modulare, pluginbasierte Architektur, die speziell für den Aufbau ausgefeilter KI-Agenten entwickelt wurde. Es bietet nahtlose Integration mit LLMs wie OpenAI GPT, konfigurierbare Speicher-Backends für Sitzungsspeicherung und einen Toolkit-Manager, um externe APIs oder benutzerdefinierte Funktionen als Agentenfähigkeiten bereitzustellen. Das Framework enthält auch integrierte Chain-of-Thought-Orchestrierung, Multi-Runden-Dialogmanagement und einen RESTful-Server für einfache Bereitstellung. Sein Java-Kern sorgt für Unternehmensstabilität, sodass Teams schnell Prototypen erstellen, erweitern und skaliert intelligente Assistenten für verschiedene Anwendungsfälle bereitstellen können.

ProficientAI Agent Framework ist eine End-to-End-Lösung für die Gestaltung und Bereitstellung fortschrittlicher KI-Agenten. Es ermöglicht Benutzern, benutzerdefinierte Agentenverhalten durch modulare Tool-Definitionen und Funktionsspezifikationen zu definieren, um eine nahtlose Integration mit externen APIs und Diensten zu gewährleisten. Das Speichermanagement-Subsystem bietet kurz- und langfristigen Kontextspeicher, um zusammenhängende Mehrfachgespräche zu ermöglichen. Entwickler können problemlos zwischen verschiedenen Sprachmodellen wechseln oder diese für spezielle Aufgaben kombinieren. Eingebaute Überwachungs- und Protokollierungstools bieten Einblicke in die Leistung und Nutzung der Agenten. Egal, ob Sie Kundensupport-Bots, Wissenssuchassistenten oder Automatisierungs-Workflows entwickeln, ProficientAI vereinfacht die gesamte Pipeline vom Prototyp bis zur Produktion, um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Agent Starter Pack ist ein Entwickler-Toolkit, das intelligente, interaktive Agenten auf Google Cloud aufbaut. Es bietet Vorlagen in Node.js und Python zur Verwaltung von Gesprächsabläufen, Pflege des Langzeitgedächtnisses und Ausführung von Werkzeug- und API-Aufrufen. Basierend auf Vertex AI und Cloud Functions oder Cloud Run unterstützt es Mehrschritt-Planung, dynamisches Routing, Beobachtbarkeit und Protokollierung. Entwickler können Konnektoren zu benutzerdefinierten Diensten erweitern, domänenspezifische Assistenten erstellen und skalierbare Agenten in Minuten bereitstellen.

Agent Teams ist ein entwicklerfreundliches Framework, das KI-gestützte Konversationen, Aufgabenautomatisierung und Wissensmanagement in Microsoft Teams bringt. Basierend auf dem Microsoft Bot Framework, den GPT-Modellen von OpenAI und LangChain unterstützt es Mehrfrachtdialoge, retrieval-augmentierte Generierung und anpassbare Workflows. Teams können externe Datenquellen verbinden, Trigger definieren und Bots in ihren Kanälen bereitstellen. Die Open-Source-Architektur ermöglicht Erweiterungen durch Plugins und Konfigurationen, ideal für die Erstellung intelligenter Assistenten für Kundensupport, HR-Anfragen, interne Wissensbasen und mehr — alles innerhalb der vertrauten Teams-Oberfläche.

AgentX bietet eine erweiterbare Architektur zum Aufbau KI-gesteuerter Agenten, die große Sprachmodelle, Tool- und API-Integrationen sowie Speichermodule nutzen, um komplexe Aufgaben autonom auszuführen. Es verfügt über ein Plugin-System für benutzerdefinierte Tools, Unterstützung für vektorbasierte Retrievals, Chain-of-Thought-Reasoning und ausführliche Ablaufprotokolle. Benutzer definieren Agenten durch flexible Konfigurationsdateien oder Code, wobei sie Tools, Speicher-Backends wie Chroma DB und Reasoning-Pipelines angeben. AgentX verwaltet den Kontext über Session hinweg, ermöglicht retrieval-augmented generation und erleichtert Multiturn-Gespräche. Seine modularen Komponenten erlauben es Entwicklern, Workflows zu orchestrieren, Agentenverhalten anzupassen und externe Dienste für Automatisierung, Forschungsassistenz, Kundensupport und Datenanalyse zu integrieren.

AiChat bietet ein vielseitiges Toolkit zur Erstellung intelligenter Chat-Agenten durch rollenbasiertes Eingabeaufforderungsmanagement, Speicherverwaltung und Streaming-Antwortfunktionen. Benutzer können mehrere Konversationsrollen wie System, Assistent und Nutzer festlegen, um den Dialogkontext und das Verhalten zu gestalten. Das Framework unterstützt Plugin-Integrationen für externe APIs, Datenabruf oder benutzerdefinierte Logik, sodass Funktionen nahtlos erweitert werden können. Das modulare Design erlaubt das einfache Austauschen von Sprachmodellen und die Konfiguration von Feedback-Schleifen zur Verfeinerung der Antworten. Eingebaute Speicherfunktionen bieten Kontextpersistenz über Sitzungen hinweg, während Streaming-APIs eine niedrige Latenz bei Interaktionen ermöglichen. Entwickler profitieren von klarer Dokumentation und Beispielprojekten, um die Bereitstellung von Chatbots in Web-, Desktop- oder Server-Umgebungen zu beschleunigen.