Landbot ist eine No-Code-Chatbot-Plattform, die Unternehmen dabei hilft, interaktive und ansprechende Konversationserlebnisse mit Leichtigkeit zu schaffen. Mit seinem visuellen Builder können Benutzer automatisierte Workflows mit bedingter Logik, Formeln und reichhaltigem Inhalt einrichten, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Es unterstützt die Bereitstellung über verschiedene Kanäle, einschließlich Websites, WhatsApp und andere beliebte Messaging-Plattformen, und verbessert die Kundenbindung und Zufriedenheit.

Nefi.ai ist eine cloudbasierte Plattform zum Entwerfen, Trainieren und Orchestrieren von KI-gesteuerten Agenten ohne Programmieren. Sie bietet eine visuelle Oberfläche zum Zusammenstellen von Blöcken wie LLM-Module, Vektordatenbankabfragen, externe API-Aufrufe, bedingte Logik und Speichersysteme. Agenten können anhand eigener Dokumente trainiert oder mit Unternehmensdaten verbunden werden. Nach dem Erstellen können sie als Chatbots, E-Mail-Assistenten oder geplante Tasks eingesetzt werden. Fortgeschrittene Funktionen umfassen Überwachungsdashboards, Versionierung, rollenbasierte Zugriffssteuerung und Integrationen mit Slack, Teams und Zapier.

Pipe Pilot ist ein Open-Source-Tool, das Entwicklern ermöglicht, KI-gesteuerte Pipelines in Python zu erstellen, zu visualisieren und zu verwalten. Es bietet eine deklarative API oder YAML-Konfiguration, um Aufgaben wie Textgenerierung, Klassifikation, Datenanreicherung und REST-API-Aufrufe zu verketten. Benutzer können bedingte Verzweigungen, Schleifen, Wiederholungen und Fehlerbehandlungsroutinen implementieren, um robuste Workflows zu erstellen. Pipe Pilot verwaltet den Ausführungs-Kontext, protokolliert jeden Schritt und unterstützt parallele oder sequentielle Ausführung. Es integriert sich mit den wichtigsten LLM-Anbietern, benutzerdefinierten Funktionen und externen Diensten, was es ideal macht für die Automatisierung von Berichten, Chatbots, intelligenter Datenverarbeitung und komplexen Multi-Stage-KI-Anwendungen.

TreeInstruct bietet einen Rahmen zum Aufbau hierarchischer, Entscheidungsbaum-basierter Prompting-Pipelines für große Sprachmodelle. Nutzer können Knoten definieren, die Prompts oder Funktionsaufrufe repräsentieren, basierend auf Modellausgaben bedingte Verzweigungen setzen und den Baum ausführen, um komplexe Workflows zu steuern. Es unterstützt die Integration mit OpenAI und anderen LLM-Anbietern, bietet Logging, Fehlerbehandlung und anpassbare Knoteneinstellungen für Transparenz und Flexibilität in Multi-Turn-Interaktionen.

Im Kern stellt DAGent die Agenten-Workflows als einen gerichteten azyklischen Graphen von Knoten dar, wobei jeder Knoten einen LLM-Aufruf, eine benutzerdefinierte Funktion oder ein externes Tool kapseln kann. Entwickler definieren explizit Aufgabenabhängigkeiten, was parallele Ausführung und bedingte Logik ermöglicht, während das Framework das Scheduling, den Datenaustausch und die Fehlerbehebung verwaltet. DAGent bietet auch eingebaute Visualisierungstools, um die DAG-Struktur und den Ausfluss zu inspizieren, was Debugging und Nachvollziehbarkeit verbessert. Mit erweiterbaren Knotentypen, Plugin-Unterstützung und nahtloser Integration mit beliebten LLM-Anbietern befähigt DAGent Teams, komplexe, mehrstufige KI-Anwendungen wie Datenpipelines, Konversationsagenten und automatisierte Forschungsassistenten mit minimalem Boilerplate zu erstellen. Die Fokussierung auf Modularität und Transparenz macht es ideal für skalierbare Agenten-Orchestrierung in Experimenten und Produktionsumgebungen.

enhance_llm bietet ein modulares Framework zur Orchestrierung von Aufrufen großer Sprachmodelle in definierten Sequenzen, sodass Entwickler Prompts verketten, externe Tools oder APIs integrieren, Konversationen verwalten und bedingte Logik implementieren können. Es unterstützt multiple LLM-Anbieter, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, asynchrone Ausführung, Fehlerbehandlung und Speichermanagement. Durch die Abstraktion der Boilerplate-Arbeit bei der LLM-Interaktion vereinfacht enhance_llm die Entwicklung agentenartiger Anwendungen – wie automatisierte Assistenten, Datenverarbeitungs-Bots und Mehrstufen-Reasoning-Systeme – und erleichtert den Aufbau, die Fehlerbehebung und die Erweiterung komplexer Workflows.

FastGPT dient als umfassendes Framework für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Agenten, das die Erstellung intelligenter, wissensgesteuerter Anwendungen vereinfacht. Es integriert Datenkonnektoren für die Aufnahme von Dokumenten, Datenbanken und APIs, führt Vorverarbeitung und Einbettungen durch und ruft lokale oder Cloud-Modelle für die Inferenz auf. Eine RAG-Engine ermöglicht dynamische Wissensabfrage, während ein Drag-and-Drop-Visual-Flow-Editor es Nutzern erlaubt, mehrstufige Workflows mit Konditionalen Logik zu orchestrieren. FastGPT unterstützt benutzerdefinierte Prompts, Parameter-Tuning und Plugin-Schnittstellen zur Erweiterung der Funktionalität. Sie können Agenten als Webdienste, Chatbots oder API-Endpunkte bereitstellen, inklusive Überwachungs-Dashboards und Skalierungsoptionen.

Formvox ist eine Plattform, die entwickelt wurde, um die Erstellung von sicheren Online-Formularen und Umfragen zu vereinfachen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Ihnen ermöglicht, Formulare schnell mit einer Drag-and-Drop-Funktionalität zu erstellen. Die Plattform sorgt dafür, dass die Formulare mobilfreundlich sind und umfasst fortschrittliche Anpassungsoptionen wie bedingte Logik und benutzerdefinierte Benachrichtigungen. Darüber hinaus bietet Formvox robuste Analyse- und Berichtswerkzeuge, die sicherstellen, dass Sie die gesammelten Daten effektiv verwalten und analysieren können.

scenario-go dient als robustes Framework zum Aufbau von KI-Agenten in Go, indem es Entwicklern ermöglicht, Szenariedefinitionen zu erstellen, die schrittweise Interaktionen mit großen Sprachmodellen spezifizieren. Jedes Szenario kann Prompt-Vorlagen, benutzerdefinierte Funktionen und Zwischenspeicherung zur Beibehaltung des Konversationsstatus über mehrere Runden enthalten. Das Toolkit integriert sich mit führenden LLM-Anbietern via RESTful APIs, ermöglicht dynamische Eingabe-Ausgabe-Zyklen und bedingte Verzweigungen basierend auf KI-Antworten. Mit integrierter Protokollierung und Fehlerbehandlung vereinfacht scenario-go das Debuggen und die Überwachung von KI-Workflows. Entwickler können wiederverwendbare Szenario-Komponenten komponieren, mehrere KI-Aufgaben verketten und Funktionalitäten durch Plugins erweitern. Das Ergebnis ist eine vereinfachte Entwicklungsumgebung für den Aufbau von Chatbots, Datenextraktionspipelines, virtuellen Assistenten und automatisierten Kundensupport-Agenten vollständig in Go.