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.

TinyAuton bietet eine minimalistische, erweiterbare Architektur zum Aufbau autonomer Agenten, die mithilfe von GPT-Modellen von OpenAI Aufgaben planen, ausführen und verfeinern. Es enthält eingebaute Module zur Zieldefinition, Gesprächskontextverwaltung, Toolaufruf und Protokollierung der Agententscheidungen. Durch iterative Selbstreflexionsschleifen kann der Agent Ergebnisse analysieren, Pläne anpassen und fehlgeschlagene Schritte erneut versuchen. Entwickler können externe APIs oder lokale Skripte als Tools integrieren, Speicher oder Zustand einrichten und die Denkprozesse des Agenten anpassen. TinyAuton ist für eine schnelle Prototypentwicklung von KI-gesteuerten Workflows optimiert, von Datenextraktion bis Codegenerierung, alles in wenigen Zeilen Python.

CopilotKit ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern den Bau maßgeschneiderter KI-Agenten ermöglicht. Es bietet eine modulare Architektur, bei der Sie Tools wie Dateisystemzugriff, Websuche, Python REPL und SQL-Connector registrieren und konfigurieren können, um sie in Agenten zu integrieren, die unterstützte LLMs verwenden. Eingebaute Speicher-Module ermöglichen die Persistenz des Gesprächsstatus, während LangGraph strukturierte Logikflüsse für komplexe Aufgaben definiert. Agenten können in Skripten, Webdiensten oder CLI-Apps bereitgestellt und über Cloud-Anbieter skaliert werden. CopilotKit funktioniert nahtlos mit OpenAI, Azure OpenAI und Anthropic Modellen und ermöglicht automatisierte Workflows, Chatbots und Datenanalyse-Bots.

Doraemon-Agent ist eine Open-Source-Python-Plattform und -Framework, das Entwicklern das Erstellen anspruchsvoller KI-Agenten ermöglicht. Es erlaubt die Integration benutzerdefinierter Plugins und externer Tools, das Beibehalten langfristiger Speicher über Sitzungen hinweg sowie die Ausführung von Chain-of-Thought-Planungen mit mehreren Schritten. Entwickler können Agentenrollen konfigurieren, Kontexte verwalten, Interaktionen protokollieren und die Funktionalität über eine Plugin-Architektur erweitern. Es vereinfacht die Erstellung autonomer Assistenten für Aufgaben wie Datenanalyse, Forschungsunterstützung oder Kundenservice-Automatisierung.

Das E-Commerce-Multi-Agentensystem auf JADE zeigt, wie autonome Agenten Online-Shopping-Workflows verwalten können. Käuferagenten suchen Produkte und verhandeln Preise mit Verkäuferagenten. Verkäuferagenten verwalten Bestände und Preisstrategien. Logistikagenten planen den Versand und aktualisieren den Bestellstatus. Das System demonstriert die Kommunikation zwischen Agenten via ACL, Verhaltenserweiterung und Containerbereitstellung auf der JADE-Plattform.

Emma-X bietet eine modulare Plattform zur Agentensteuerung für den Aufbau sprachbasierter KI-Assistenten mit großen Sprachmodellen. Entwickler können Agentenverhalten über JSON-Konfigurationen definieren, LLM-Anbieter wie OpenAI, Hugging Face oder lokale Endpunkte auswählen und externe Tools wie Suche, Datenbanken oder benutzerdefinierte APIs anhängen. Die integrierte Speicherschicht bewahrt den Kontext über Sitzungen hinweg, während die UI-Komponenten das Chat-Rendering, Dateiuploads und interaktive Eingabeaufforderungen handhaben. Plugin-Hooks ermöglichen Echtzeit-Datenabruf, Analysen und benutzerdefinierte Aktionsschaltflächen. Emma-X wird mit Beispielagenten für Kundensupport, Inhaltserstellung und Codegenerierung ausgeliefert. Seine offene Architektur erlaubt es Teams, die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern, in bestehende Webanwendungen zu integrieren und schnell Gesprächsverläufe ohne tiefgehende LLM-Expertise zu iterieren.

EthicalEvalMAS bietet eine modulare Umgebung zur Bewertung von Multi-Agenten-Systemen in zentralen ethischen Dimensionen wie Gerechtigkeit, Autonomie, Privatsphäre, Transparenz und Wohltätigkeit. Nutzer können benutzerdefinierte Szenarien erstellen oder integrierte Vorlagen verwenden, spezielle Metriken definieren, automatisierte Bewertungsskripte ausführen und Ergebnisse durch integrierte Berichts-Tools visualisieren. Seine erweiterbare Architektur unterstützt die Integration mit bestehenden MAS-Plattformen und erleichtert reproduzierbare ethische Benchmarking-Tests für unterschiedliche Agentenverhalten.

FastMCP ist ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen von MCP (Model Context Protocol)-Servern und -Clients, das LLMs mit externen Werkzeugen, Datenquellen und benutzerdefinierten Prompts ausstattet. Entwickler definieren Werkzeugklassen und Ressourcen-Handler in Python, registrieren sie beim FastMCP-Server und setzen sie mit Transportprotokollen wie HTTP, STDIO oder SSE ein. Die Client-Bibliothek bietet eine asynchrone Schnittstelle für die Interaktion mit jedem MCP-Server und erleichtert die nahtlose Integration von KI-Agenten in Anwendungen.

FinAgents bietet ein umfassendes Toolkit zur Gestaltung, Konfiguration und Ausführung autonomer KI-Agenten für finanzielle Aufgaben. Durch die Nutzung großer Sprachmodelle und Echtzeit-Marktdaten-APIs automatisiert es Strategie-Backtesting, Portfolio-Neugewichtung, Risikobewertung und Leistungsberichtserstellung. Das Framework verfügt über eine modulare Architektur mit anpassbaren Datenanschlüssen, Modelladapter, Ausführungsmaschinen und Berichtsmodulen, die es Benutzern ermöglichen, Komponenten zu kombinieren. FinAgents enthält auch Muster-Agent-Vorlagen, Protokollierungs-Utilities und Deployment-Skripte, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Reproduzierbarkeit in Live- oder simulierten Umgebungen sicherzustellen.

FreeThinker bietet eine modulare Architektur zur Definition von KI-Agenten, die Aufgaben autonom durch Nutzung großer Sprachmodelle, Speicher-Module und externer Tools ausführen können. Entwickler können Agenten über Python oder YAML konfigurieren, benutzerdefinierte Tools für Websuche, Datenverarbeitung oder API-Aufrufe integrieren und integrierte Planungsstrategien nutzen. Das Framework handhabt Schritt-für-Schritt-Ausführung, Kontextbeibehaltung und Ergebniszusammenfassung, sodass Agenten bei Forschung, Automatisierung oder Entscheidungsunterstützung automatisch arbeiten können.

Das Goat SDK ist darauf ausgelegt, die Erstellung und Koordination von KI-Agenten in Go zu vereinfachen. Es bietet pluggable LLM-Integrationen (OpenAI, Anthropic, Azure, lokale Modelle), ein Tool-Register für benutzerdefinierte Aktionen und Speichervorrichtungen für zustandsbehaftete Gespräche. Entwickler können Ketten, Repräsentationsstrategien und Publisher definieren, um Interaktionen über CLI, WebSocket, REST-Endpunkte oder eine integrierte Web UI auszugeben. Goat unterstützt Streaming-Antworten, anpassbares Logging und einfache Fehlerbehandlung. Durch die Kombination dieser Komponenten können Sie Chatbots, Automatisierungs-Workflows und Entscheidungs-Unterstützungssysteme in Go mit minimalem Boilerplate entwickeln, wobei Sie die Flexibilität behalten, Anbieter und Tools nach Bedarf auszutauschen oder zu erweitern.

GRASP bietet eine strukturierte Pipeline zum Aufbau von KI-Agenten in TypeScript- oder JavaScript-Umgebungen. Im Kern definieren Entwickler Agenten, indem sie eine Reihe von Werkzeugen—Funktionen oder externe API-Connectoren—registrieren und Prompt-Vorlagen festlegen, die das Verhalten des Agenten steuern. Eingebaute Speicher-Module erlauben es Agenten, Kontextinformationen zu speichern und abzurufen, was Mehrrunden-Konversationen mit persistentem Zustand ermöglicht. Die Planungs-Komponente steuert die Auswahl und Ausführung der Werkzeuge basierend auf Nutzerinput, während die Ausführungsschicht API-Aufrufe und Ergebnishandhabung übernimmt. Das Plugin-System von GRASP unterstützt benutzerdefinierte Erweiterungen wie Retrieval-augmented Generation (RAG), Aufgabenerstellung und Logging. Das modulare Design ermöglicht es Teams, nur die benötigten Komponenten zu wählen und so die Integration mit bestehenden Systemen und Diensten für Chatbots, virtuelle Assistenten und automatisierte Workflows zu erleichtern.

Hive ist eine robuste Plattform zur Orchestrierung von KI-Agenten, die für Node.js-Umgebungen entwickelt wurde. Sie bietet ein modulares System zur Definition, Verwaltung und Ausführung mehrerer KI-Agenten in parallelen oder sequenziellen Workflows. Jeder Agent kann mit spezifischen Rollen, Prompt-Vorlagen, Speicherlöschen und externen Tool-Integrationen wie APIs oder Plugins konfiguriert werden. Hive optimiert die Kommunikationspfade zwischen Agenten, ermöglicht den Datenaustausch, Entscheidungsfindung und die Aufgabenübertragung. Das erweiterbare Design erlaubt es Entwicklern, benutzerdefinierte Utilities zu implementieren, Ausführungsprotokolle zu überwachen und Agenten in großem Maßstab bereitzustellen. Zudem umfasst Hive Funktionen wie Fehlerbehandlung, Wiederholungsrichtlinien und Leistungsoptimierungen, um zuverlässige Automatisierung zu gewährleisten. Mit minimalem Setup können Teams komplexe KI-gestützte Dienste prototypisieren, darunter Chatbots, Datenanalysetools und Content-Generatoren.

Die IntelligentMASPlatform wurde entwickelt, um die Entwicklung und Bereitstellung von Multi-Agenten-Systemen zu beschleunigen, indem eine modulare Architektur mit separaten Agenten-, Umwelt- und Dienstschichten angeboten wird. Agenten kommunizieren mit FIPA-konformen ACL-Nachrichten, was dynamische Verhandlungen und Koordination ermöglicht. Das Framework enthält einen vielseitigen Umgebungsasimulator, der es Entwicklern erlaubt, komplexe Szenarien zu modellieren, Agentenaufgaben zu planen und Interaktionen in Echtzeit über ein integriertes Dashboard zu visualisieren. Für fortgeschrittene Verhaltensweisen integriert es Verstärkungslernmodule und unterstützt benutzerdefinierte Verhaltensplugin. Deployment-Werkzeuge ermöglichen das Paketieren von Agenten in eigenständige Anwendungen oder verteilte Netzwerke. Darüber hinaus erleichtert die API des Frameworks die Integration mit Datenbanken, IoT-Geräten oder Drittanbieter-KI-Diensten, was es für Forschung, industrielle Automatisierung und Smart-City-Anwendungsfälle geeignet macht.

IoA bietet eine flexible Architektur zur Definition, Koordination und Ausführung mehrerer KI-Agents in einem einheitlichen Workflow. Zu den Hauptkomponenten gehören ein Planer, der hochrangige Ziele zerlegt, ein Executor, der Aufgaben an spezialisierte Agenten versendet, und Speicher-Module für die Kontextverwaltung. Es unterstützt die Integration mit externen APIs und Toolkits, Echtzeit-Überwachung und anpassbare Skill-Plugins. Entwickler können schnell autonome Assistenten, Support-Bots und Datenverarbeitungs-Pipelines prototypisch erstellen, indem sie fertige Module kombinieren oder sie mit eigener Logik erweitern.

KitchenAI ist ein Open-Source-Steuerungssystem, das entwickelt wurde, um die Orchestrierung von KI-Frameworks zu vereinfachen. Es ermöglicht den Benutzern, verschiedene KI-Implementierungen über einen einzigen, standardisierten API-Endpunkt zu verwalten. Die KitchenAI-Plattform unterstützt eine modulare Architektur, Echtzeitüberwachung und Hochleistungsnachrichten, die eine einheitliche Schnittstelle für die Integration, Bereitstellung und Überwachung von KI-Workflows bereitstellt. Es ist frameworkunabhängig und kann auf verschiedenen Plattformen wie AWS, GCP und in lokalen Umgebungen bereitgestellt werden.

LAWLIA bietet eine strukturierte Schnittstelle zur Definition von Agentenverhalten, Plugin-Tools und Speicherverwaltung für konversationale oder autonome Workflows. Entwickler können mit gängigen LLM-APIs integrieren, Prompt-Vorlagen konfigurieren und benutzerdefinierte Tools wie Suche, Taschenrechner oder Datenbank-Connector registrieren. Über die Agent-Klasse übernimmt LAWLIA Planung, Aktionsausführung und Antwortinterpretation, erlaubt Multi-Turn-Interaktionen und dynamische Tool-Anfrage. Das modulare Design unterstützt die Erweiterung der Fähigkeiten durch Plugins, wodurch Agenten für Kundensupport, Datenanalyse, Code-Unterstützung oder Inhaltsgenerierung entstehen. Das Framework vereinfacht die Agentenentwicklung durch Management von Kontext, Speicher und Fehlerbehandlung unter einer einheitlichen API.

LazyLLM bietet externe APIs oder benutzerdefinierte Utilities. Agenten führen definierte Aufgaben durch sequenzielle oder verzweigte Arbeitsabläufe aus und unterstützen synchrone sowie asynchrone Operationen. LazyLLM enthält außerdem integrierte Protokollierungs- und Testutilities sowie Erweiterungspunkte zum Anpassen von Eingabeaufforderungen oder Abrufstrategien. Durch die Verwaltung der zugrunde liegenden Orchestrierung von LLM-Aufrufen, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung ermöglicht LazyLLM eine schnelle Prototypenerstellung und Deployment intelligenter Assistenten, Chatbots und Automatisierungsskripte mit minimalem Boilerplate-Code.

LLaVA-Plus baut auf führenden vision-sprachlichen Grundlagen auf, um einen Agenten zu liefern, der multiple Bilder gleichzeitig interpretieren und Schlussfolgerungen ziehen kann. Es integriert Zusammenbau-Lernen und vision-sprachliche Planung, um komplexe Aufgaben wie visuelle Fragebeantwortung, schrittweise Problemlösung und mehrstufige Inferenz-Workflows durchzuführen. Das Framework bietet eine modulare Plugin-Architektur, um verschiedene LLM-Backends anzuschließen, benutzerdefinierte Prompt-Strategien und dynamische Kette-von-Gedanken-Erklärungen zu ermöglichen. Benutzer können LLaVA-Plus lokal oder über die gehostete Web-Demo bereitstellen, einzelne oder mehrere Bilder hochladen, natürliche Sprachfragen eingeben und umfassende erklärende Antworten zusammen mit Planungsschritten erhalten. Das erweiterbare Design unterstützt schnelle Prototypenentwicklung multimodaler Anwendungen und ist damit eine ideale Plattform für Forschung, Bildung und produktionsreife vision-sprachliche Lösungen.

LLM-Agent bietet eine strukturierte Architektur zum Erstellen intelligenter Agenten mit LLMs. Es umfasst ein Toolkit zur Definition benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontexterhaltung und Ausführungs-Tools, die komplexe Aktionsketten steuern. Agenten können APIs aufrufen, lokale Prozesse ausführen, Datenbanken abfragen und den Gesprächszustand verwalten. Prompt-Vorlagen und Plugin-Hooks ermöglichen eine Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Für Erweiterbarkeit konzipiert, unterstützt LLM-Agent das Hinzufügen neuer Tool-Schnittstellen, benutzerdefinierter Evaluatoren und dynamischer Auftragsrouting, um automatisierte Forschung, Datenanalyse, Codeerstellung und mehr zu ermöglichen.