Astro Agents bietet eine modulare Architektur zum Erstellen von KI-Agenten in JavaScript und TypeScript. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge für Datenabfragen registrieren, Speichersysteme integrieren, um Konversationskontexte zu bewahren, und mehrstufige Arbeitsabläufe steuern. Es unterstützt mehrere LLM-Anbieter wie OpenAI und Hugging Face und kann als statische Website oder serverlose Funktion bereitgestellt werden. Mit integrierter Beobachtbarkeit und erweiterbaren Plugins können Teams KI-gestützte Assistenten prototypisieren, testen und skalieren, ohne große Infrastrukturkosten.

EspressoAI bietet Entwicklern eine strukturierte Umgebung zum Entwerfen, Konfigurieren und Bereitstellen von KI-Agenten, die mit großen Sprachmodellen betrieben werden. Es unterstützt Tool-Registrierung und -Aufruf innerhalb der Arbeitsabläufe des Agents, verwaltet den conversationellen Kontext über integrierte Speicher-Module und erlaubt die Verkettung von Prompts für mehrstufiges reasoning. Entwickler können externe APIs, benutzerdefinierte Plugins und bedingte Logik integrieren, um das Verhalten des Agents anzupassen. Das modulare Design des Frameworks gewährleistet Erweiterbarkeit, sodass Teams Komponenten austauschen, neue Fähigkeiten hinzufügen oder auf proprietäre LLMs umstellen können, ohne die Kernlogik neu zu schreiben.

GhostOS simuliert ein traditionelles Betriebssystem innerhalb Ihres Browsers und ermöglicht es Ihnen, mehrere KI-Agenten-Fenster gleichzeitig zu öffnen. Jedes Fenster funktioniert wie ein unabhängiger Arbeitsbereich, verbunden mit ChatGPT oder benutzerdefinierten Plugins, unterstützt virtuelle Desktops und Drag-and-Drop-Dateimanagement. Nutzer können ihre Umgebung mit Themen, Erweiterungen und Schnellzugriffsleisten anpassen. GhostOS vereinfacht den Wechsel zwischen verschiedenen KI-gesteuerten Aufgaben, bietet Sitzungs persistenz und eine zentrale Plattform für Forschung, Programmierung, Schreiben und Produktivitätssteigerung. Es verfügt außerdem über integrierte Speicher, ein Plugin-Marktplatz, Tastenkürzel und eine Befehls-Palette für schnelle Ausführung, ermöglicht den Export von Sitzungen und die Integration von Drittanbieter-APIs für maßgeschneiderte Workflows.

llm-ReAct implementiert die ReAct-Architektur (Reasoning and Acting) für große Sprachmodelle, die eine nahtlose Integration von Ketten-von-Denken-Reasoning mit externer Werkzeugausführung und Speicherverwaltung ermöglicht. Entwickler können eine Sammlung benutzerdefinierter Werkzeuge konfigurieren – wie Websuche, Datenbankabfragen, Dateibearbeitung und Rechner – und den Agenten anweisen, mehrstufige Aufgaben zu planen, wobei bei Bedarf Werkzeuge aufgerufen werden, um Informationen abzurufen oder zu verarbeiten. Das integrierte Speicher-Modul bewahrt den Gesprächszustand und vergangene Aktionen, was kontextbezogenes Verhalten des Agenten unterstützt. Mit modularem Python-Code und Unterstützung für OpenAI-APIs vereinfacht llm-ReAct Experimente und die Bereitstellung intelligenter Agenten, die adaptiv Probleme lösen, Arbeitsabläufe automatisieren und kontextreiche Antworten liefern.

OmniSteward ist eine modulare KI-Agenten-Orchestrierungsplattform, die auf Python basiert und sich mit OpenAI, lokalen LLMs sowie benutzerdefinierten Modellen verbindet. Es bietet Speichermodule für Kontext, Toolkits für API-Aufrufe, Websuche, Codeausführung und Datenbankabfragen. Benutzer definieren Agentenvorlagen mit Prompts, Workflows und Triggern. Das Framework orchestriert mehrere Agenten parallel, verwaltet den Gesprächsverlauf und automatisiert Aufgaben über Pipelines. Es beinhaltet außerdem Logging, Überwachungsdashboards, Plugin-Architektur und Integrationen mit Drittanbieterdiensten. OmniSteward vereinfacht die Erstellung domänenspezifischer Assistenten für Forschung, Betrieb, Marketing und mehr, und bietet Flexibilität, Skalierbarkeit sowie Open-Source-Transparenz für Unternehmen und Entwickler.

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.

JARVIS-1 bietet eine modulare Architektur, die eine natürliche Sprachschnittstelle, ein Gedächtnismodul und einen plugin-gesteuerten Aufgaben-Executor kombiniert. Basierend auf GPT-Index speichert es Gespräche, ruft Kontexte ab und entwickelt sich durch Nutzerinteraktionen weiter. Nutzer definieren Aufgaben über einfache Prompts, während JARVIS-1 die Jobplanung, Codeausführung, Dateimanipulation und Webbrowser-Steuerung orchestriert. Sein Plugin-System ermöglicht benutzerdefinierte Integrationen für Datenbanken, E-Mails, PDFs und Cloud-Dienste. Es kann via Docker oder CLI auf Linux, macOS und Windows bereitgestellt werden, und bietet Offline-Betrieb sowie vollständige Datenkontrolle, was es ideal für Entwickler, DevOps-Teams und Power-User macht, die sichere, erweiterbare Automatisierungen wünschen.

JuggleChat bietet eine vereinfachte Schnittstelle für die Verwaltung von KI-Gesprächen, indem ein Tornado-Webserver mit dem LangChain-Framework und OpenAI-Modellen integriert wird. Benutzer können mehrere benannte Chat-Threads starten, die jeweils ihren Verlauf durch LangChain-Speichermodule bewahren. Einfach zwischen Sitzungen wechseln, vergangene Interaktionen überprüfen und den Kontext in verschiedenen Anwendungsfällen beibehalten, ohne Daten zu verlieren. Das System unterstützt die Konfiguration von benutzerdefinierten OpenAI-API-Schlüsseln und Modellauswahlen, was Experimentieren mit gpt-3.5-turbo oder anderen GPT-basierten Endpunkten ermöglicht. Für Entwickler und Forscher konzipiert, erfordert JuggleChat nur minimale Einrichtung – Abhängigkeiten installieren, API-Schlüssel angeben und einen lokalen Server starten. Ideal zum Testen von Prompts, Prototyping von KI-Agenten und Vergleichen von Modellverhalten in einer isolierten, selbstständigen Umgebung.

LangChain ist ein entwicklerorientiertes Framework, das den Aufbau intelligenter KI-Agenten und -Anwendungen erleichtert. Es stellt Abstraktionen für Ketten von LLM-Aufrufen, agentenbasiertes Verhalten mit Tool-Integrationen, Speichermanagement für Kontextpersistenz und anpassbare Eingabeaufforderungsvorlagen bereit. Mit integrierter Unterstützung für Dokumenten-Loader, Vektorspeicher und verschiedene Modellanbieter ermöglicht LangChain die Konstruktion von retrieval-augmentierten Generierungs-Pipelines, autonomen Agenten und Konversationsassistenten, die mit APIs, Datenbanken und externen Systemen in einem einheitlichen Arbeitsablauf interagieren können.

LangChain dient als umfassendes Toolkit zum Erstellen fortschrittlicher LLM-gestützter Anwendungen, abstrahiert API-Interaktionen auf niedriger Ebene und bietet wiederverwendbare Module. Mit seinem Prompt-Vorlagensystem können Entwickler dynamische Prompts definieren und diese miteinander verketten, um Mehrschritt-Reasoning-Flows auszuführen. Das integrierte Agenten-Framework kombiniert LLM-Ausgaben mit externen Toolaufrufen, was autonomes Entscheiden und Aufgaben-Executionen ermöglicht, z.B. Websuchen oder Datenbankabfragen. Speichermodule bewahren den Gesprächskontext, was zustandsbehaftete Dialoge über mehrere Runden ermöglicht. Die Integration mit Vektordatenbanken erleichtert die Retrieval-gestützte Generierung und bereichert die Antworten mit relevantem Wissen. Erweiterbare Callback-Hooks ermöglichen benutzerdefiniertes Logging und Monitoring. Die modulare Architektur von LangChain fördert das schnelle Prototyping und die Skalierbarkeit und unterstützt den Einsatz in lokalen Umgebungen sowie in Cloud-Infrastrukturen.

LangGraph-Swift bietet eine graphbasierte DSL zum Aufbau von KI-Workflows durch Aneinanderkettung von Knoten, die Aktionen wie LLM-Anfragen, Abrufoperationen, Tool-Aufrufe und Speicherverwaltung repräsentieren. Jeder Knoten ist typsicher und kann verbunden werden, um die Ausführungsreihenfolge festzulegen. Das Framework unterstützt Adapter für beliebte LLM-Dienste wie OpenAI, Azure und Anthropic sowie benutzerdefinierte Tool-Integrationen zur API- oder Funktionsaufrufen. Es enthält integrierte Speicher-Module zur Beibehaltung des Kontexts über Sitzungen, Debugging- und Visualisierungstools sowie plattformübergreifende Unterstützung für iOS, macOS und Linux. Entwickler können Knoten mit benutzerdefinerter Logik erweitern, um schnelle Prototypen für Chatbots, Dokumentenprozessoren und autonome Agenten innerhalb von Swift zu erstellen.