Continuum ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente Agenten durch die Definition von Aufgaben, Tools und Speicher in einer komponierbaren Weise aufzubauen. Mit Continuum entwickelten Agenten folgen einem Plan-Ausführen-Observieren-Zyklus, der LLM-Reasoning mit externen API-Aufrufen oder Skripts verknüpft. Seine pluggable Architektur unterstützt mehrere Speicherlösungen (z.B. Redis, SQLite), benutzerdefinierte Tool-Bibliotheken und asynchrone Ausführung. Mit Fokus auf Flexibilität können Nutzer eigene Agentenrichtlinien schreiben, Drittanbieter-Services wie Datenbanken oder Webhooks integrieren und Agenten in verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Die Event-getriebene Orchestrierung von Continuum protokolliert die Aktionen der Agenten, was Debugging und Leistungsoptimierung erleichtert. Ob bei der Automatisierung von Dateninfrastruktur, dem Aufbau konversationaler Assistenten oder der Orchestrierung von DevOps-Pipelines, Continuum bietet eine skalierbare Grundlage für produktionsreife KI-Agenten-Arbeitsabläufe.

Cyrano ist ein Open-Source-Python-Framework und CLI zum Erstellen von KI-Agenten, die große Sprachmodelle und externe Tools über natürliche Spracheingaben orchestrieren. Nutzer können benutzerdefinierte Werkzeuge (Funktionen) definieren, Speicher- und Token-Limits konfigurieren und Callback-Handler nutzen. Cyrano übernimmt das Parsen von JSON-Antworten von LLMs und führt die angegebenen Tools sequenziell aus. Es legt Wert auf Einfachheit, Modularität und null externe Abhängigkeiten, was Entwicklern ein schnelles Prototyping von Chatbots, automatisierte Workflows und KI-Integrationen in Anwendungen ermöglicht.

Fast-LLM-Agent-MCP ist ein leichtgewichtiges, Open-Source-Python-Framework zum Aufbau von KI-Agenten, die Speichermanagement, Denk-Ketten-Logik und Mehrschrittplanung kombinieren. Entwickler können es mit OpenAI, Azure OpenAI, lokalem Llama und anderen Modellen integrieren, um Konversationskontext zu bewahren, strukturierte Denkpfade zu generieren und komplexe Aufgaben in ausführbare Unteraufgaben zu zerlegen. Das modulare Design ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Werkzeuge und Speichersysteme, ideal für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Entscheidungsunterstützungssysteme und automatisierte Kundensupport-Bots.

Dive ist ein auf Python basierendes Open-Source-Framework, das für die Erstellung und den Betrieb autonomer KI-Agenten entwickelt wurde, die Mehrschrittaufgaben mit minimalem manuellen Eingriff ausführen können. Durch die Definition von Agent-Profilen in einfachen YAML-Konfigurationsdateien können Entwickler APIs, Werkzeuge und Speichermodule für Aufgaben wie Datenabruf, Analyse und Pipeline-Orchestrierung angeben. Dive verwaltet Kontext, Zustand und Prompt-Engineering und ermöglicht flexible Workflows mit integriertem Fehlerhandling und Logging. Seine modularen Komponenten und die Unterstützung für eine Vielzahl von Sprachmodellen und Abrufsystemen erleichtern die Zusammenstellung von Agenten für Automatisierung im Kundenservice, Inhaltserstellung und DevOps-Prozesse. Das Framework skaliert von Prototypen bis hin zur Produktion und bietet CLI-Befehle und API-Endpunkte zur nahtlosen Integration in bestehende Systeme.

Die Restack Python SDK-Beispiele bieten eine umfassende Reihe von Demonstrationsprojekten, die zeigen, wie die Plattform von Restack genutzt werden kann, um KI-Agenten zu bauen. Enthalten sind Vorlagen für Chatbots, Dokumentenanalyse-Agenten und Aufgabenautomatisierungs-Workflows. Die Beispiele decken API-Konfiguration, Tool-Integration (z.B. Websuche, Speicher), Agentenorchestrierung, Fehlerbehandlung und Deployment-Szenarien ab. Entwickler können das Repository klonen, ihre API-Schlüssel konfigurieren und die Muster-Agenten an ihre Anwendungsfälle anpassen.

FAgent bietet eine modulare Architektur zum Erstellen von KI-Agenten, einschließlich Abstraktionen für Umgebungen, Richtlinien-Schnittstellen und Tool-Connectoren. Es unterstützt die Integration mit gängigen LLM-Diensten, implementiert Speichermanagement für Kontextbeibehaltung und stellt eine Beobachtbarkeitsschicht für Protokollierung und Überwachung der Agentenaktionen bereit. Entwickler können eigene Tools und Aktionen definieren, mehrstufige Workflows orchestrieren und simulationsbasierte Bewertungen durchführen. FAgent enthält außerdem Plugins für Datenerfassung, Leistungsmetriken und automatisierte Tests, was es für Forschung, Prototyping und Produktionsbereitstellung autonomer Agenten in verschiedenen Domänen geeignet macht.

Flock bietet ein entwicklerfreundliches, modulares Framework zum Verknüpfen mehrerer LLM-Aufrufe, zur Verwaltung des Gesprächsspeichers und zur Integration externer Tools in autonome Agenten. Mit Unterstützung für asynchrone Ausführung und Plugin-Erweiterungen ermöglicht Flock eine fein abgestimmte Kontrolle über Agentenverhalten, Trigger und Kontextverwaltung. Es funktioniert nahtlos in Node.js- und Browser-Umgebungen, sodass Teams schnell Chatbots, Datenverarbeitungs-Workflows, virtuelle Assistenten und andere KI-gesteuerte Automatisierungslösungen prototypisieren können.

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.

LLM-betriebene KI-Agenten sind darauf ausgelegt, die Erstellung autonomer Agenten durch die Koordination großer Sprachmodelle und externer Werkzeuge über eine modulare Architektur zu vereinfachen. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge mit standardisierten Schnittstellen definieren, Speicher-Backends konfigurieren, um den Zustand zu bewahren, und mehrstufige Denkketten einrichten, die LLM-Eingabeaufforderungen verwenden, um Aufgaben zu planen und auszuführen. Das AgentExecutor-Modul verwaltet Werkzeugaufrufe, Fehlerbehandlung und asynchrone Arbeitsabläufe, während integrierte Templates reale Szenarien wie Datenauszug, Kundensupport und Terminplanung veranschaulichen. Durch die Abstraktion von API-Aufrufen, Prompt-Engineering und Zustandsverwaltung reduziert das Framework Boilerplate-Code und beschleunigt Experimente, was es ideal für Teams macht, die benutzerdefinierte intelligente Automatisierungslösungen in Python erstellen.

ManasAI ist ein auf Python basierendes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten mit integriertem Zustand und modularen Komponenten ermöglicht. Es bietet zentrale Abstraktionen für Agentenlogik, Kurz- und Langzeitgedächtnis, externe Werkzeug- und API-Integrationen, ereignisgesteuerte Nachrichtenverarbeitung und Multi-Agenten-Orchestrierung. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie Kontexte verwalten, Aufgaben ausführen, Wiederholungen handhaben und Feedback sammeln. Seine erweiterbare Architektur ermöglicht es Entwicklern, Speicher-Backends, Werkzeuge und Orchestratoren an spezifische Workflows anzupassen, was es ideal für die Prototypentwicklung von Chatbots, digitalen Arbeitskräften und automatisierten Pipelines macht, die persistente Kontexte und komplexe Interaktionen erfordern.

Melissa stellt eine leichte, erweiterbare Architektur bereit, um KI-gesteuerte Agenten ohne umfangreichen Boilerplate-Code zu bauen. Das Framework basiert auf einem Plugin-System, bei dem Entwickler benutzerdefinierte Aktionen, Datenanschlüsse und Speichermodule registrieren können. Das Speichersystem ermöglicht die Beibehaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg, was die Konversationskontinuität verbessert. Integrationsadapter erlauben es Agenten, Informationen aus APIs, Datenbanken oder lokalen Dateien abzurufen und zu verarbeiten. Mit einer unkomplizierten API, CLI-Tools und standardisierten Schnittstellen vereinfacht Melissa Aufgaben wie die Automatisierung von Kundenanfragen, die Erstellung dynamischer Berichte oder die Orchestrierung von mehrstufigen Workflows. Das Framework ist sprachunabhängig für die Integration, geeignet für Python-zentrierte Projekte und kann auf Linux-, macOS- oder Docker-Umgebungen deployed werden.

MixAgent bietet eine Plug-and-Play-Architektur, die es Entwicklern ermöglicht, Eingabeaufforderungen zu definieren, mehrere LLM-Backends zu verbinden und externe Werkzeuge (APIs, Datenbanken oder Code) einzubinden. Es orchestriert Planungs- und Ausführungszyklen, verwaltet den Agentenspeicher für zustandsbehaftete Interaktionen und protokolliert Chain-of-Thought-Überlegungen. Nutzer können schnell Assistenten, Datenabrufdienste oder Automatisierungsbots prototypisieren, ohne Orchestrierungsschichten von Grund auf neu zu erstellen, was die Bereitstellung von KI-Agenten beschleunigt.

OmniMind0 ist ein umfassendes, agentenbasiertes KI-Framework in Python, das die Erstellung und Orchestrierung mehrerer autonomer Agenten ermöglicht. Jeder Agent kann so konfiguriert werden, dass er spezifische Aufgaben übernimmt — wie Datenabruf, Zusammenfassung oder Entscheidungsfindung — während sie den Zustand über pluggable Speicher-Backends wie Redis oder JSON-Dateien teilen. Die integrierte Plugin-Architektur ermöglicht die Erweiterung der Funktionalität mit externen APIs oder benutzerdefinierten Befehlen. Es unterstützt Modelle von OpenAI, Azure und Hugging Face und bietet Einsatzmöglichkeiten über CLI, REST-API-Server oder Docker für flexible Integration in Ihre Workflows.

OpenAI Agents bietet eine modulare Umgebung zum Definieren, Ausführen und Verwalten autonomer KI-Agenten, die auf OpenAI-Sprachmodellen basieren. Entwickler können Agenten mit Speicherspeichern konfigurieren, benutzerdefinierte Werkzeuge oder Plugins registrieren, die Zusammenarbeit mehrerer Agenten orchestrieren und die Ausführung durch integrierte Protokollierung überwachen. Das Framework übernimmt API-Aufrufe, Kontextmanagement und asynchrone Aufgabenplanung und ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung komplexer KI-gesteuerter Workflows und Anwendungen wie Datenextraktion, Kundenservice-Automatisierung, Codegenerierung und Forschungshilfe.

Taiga ist ein auf Python basiertes Open-Source-KI-Agenten-Framework, das die Erstellung, Orchestrierung und den Einsatz autonomer Large Language Model (LLM)-Agenten erleichtert. Das Framework umfasst ein flexibles Plugin-System für die Integration benutzerdefinierter Tools und externer APIs, ein konfigurierbares Speicher-Modul zur Verwaltung des Langzeit- und Kurzzeit-Dialogkontexts sowie einen Task-Chaining-Mechanismus zur Sequenzierung von Multi-Schritt-Workflows. Taiga bietet außerdem integriertes Logging, Metriken und Fehlerbehandlung für Produktionsbereitschaft. Entwickler können schnell Agenten mit Vorlagen erstellen, Funktionalitäten über SDK erweitern und plattformübergreifend bereitstellen. Durch die Abstraktion komplexer Orchestrierungslogik ermöglicht Taiga Teams, intelligente Assistenten zu entwickeln, die recherchieren, planen und Aktionen ohne manuelles Eingreifen ausführen können.

With AI Agents ist ein code-zentriertes Framework in TypeScript, das Ihnen hilft, mehrere KI-Agenten mit unterschiedlichen Rollen wie Planer, Ausführer und Speicher zu definieren und zu orchestrieren. Es stellt integrierte Speicherverwaltung bereit, um Kontext zu persistieren, ein Funktionsaufruf-Subsystem, um externe APIs zu integrieren, und eine CLI-Schnittstelle für interaktive Sitzungen. Durch die Zusammenstellung von Agenten in Pipelines oder Hierarchien können Sie komplexe Aufgaben automatisieren — wie Datenanalyse-Pipelines oder Kundendienst-Flows — und gleichzeitig Modularität, Skalierbarkeit und einfache Anpassung sicherstellen.

Agent2Agent stellt eine einheitliche Weboberfläche und API bereit, um Teams von KI-Agenten zu definieren, konfigurieren und zu orchestrieren. Jeder Agent kann einzigartige Rollen wie Forscher, Analyst oder Zusammenfasser zugewiesen bekommen, und die Agenten kommunizieren über integrierte Kanäle, um Daten zu teilen und Teilaufgaben zu delegieren. Die Plattform unterstützt Funktionsaufrufe, Speicher für Erinnerungen und Webhook-Integrationen für externe Dienste. Administratoren können den Fortschritt der Arbeitsabläufe überwachen, Agenten-Logs inspizieren und Parameter dynamisch anpassen, um skalierbare, parallele Aufgaben auszuführen und erweiterte Workflow-Automatisierung zu realisieren.

Das UnitMesh Framework bietet eine flexible, modulare Umgebung zur Definition, Verwaltung und Ausführung von Ketten von KI-Agenten. Es ermöglicht nahtlose Integration mit OpenAI, Anthropic und benutzerdefinierten Modellen, unterstützt Python- und Node.js-SDKs und bietet integrierte Speichersysteme, Tool-Connectoren und Plugin-Architekturen. Entwickler können parallele oder sequenzielle Agenten-Workflows orchestrieren, Ausführungsprotokolle verfolgen und die Funktionalität über benutzerdefinierte Module erweitern. Das ereignisgesteuerte Design sorgt für hohe Leistung und Skalierbarkeit sowohl in Cloud- als auch in On-Premise-Deployments.

DreamGPT ist eine vielseitige Open-Source-Plattform, die die Entwicklung, Konfiguration und Bereitstellung von KI-Agenten auf Basis von GPT-Modellen vereinfacht. Es stellt ein intuitives Python SDK und eine Kommandozeilenschnittstelle bereit, um neue Agenten zu erstellen, Gesprächshistorien mit anpassbaren Speicher-Backends zu verwalten und externe Tools über ein standardisiertes Plugin-System zu integrieren. Entwickler können benutzerdefinierte Prompt-Flows definieren, auf APIs oder Datenbanken zur verbesserten Generierung zugreifen und die Leistung der Agenten mittels integrierter Protokollierung und Telemetrie überwachen. Das modulare Design unterstützt horizontale Skalierung in Cloud-Umgebungen und sorgt für einen sicheren Umgang mit Benutzerdaten. Mit vordefinierten Vorlagen für Assistenten, Chatbots und digitale Arbeiter können Teams schnell spezielle KI-Agenten für Kundendienst, Datenanalyse, Automatisierung und mehr prototypisieren.

Drive Flow ist ein flexibles Framework, das Entwickler befähigt, KI-gestützte Workflows zu entwerfen, indem sie Abfolgen von Schritten definieren. Jeder Schritt kann große Sprachmodelle aufrufen, benutzerdefinierte Funktionen ausführen oder mit persistentem Speicher in MemoDB interagieren. Das Framework unterstützt komplexe Verzweigung, Schleifen, parallele Aufgabenausführung und dynamische Input-Verarbeitung. Es ist in TypeScript geschrieben und verwendet eine deklarative DSL zur Spezifikation der Abläufe, was eine klare Trennung der Orchestrierungslogik ermöglicht. Drive Flow enthält außerdem integriertes Fehlerhandling, Wiederholungsstrategien, Verfolgung des Ausführungskontexts und umfangreiches Logging. Kernanwendungsfälle umfassen KI-Assistenten, automatisierte Dokumentenverarbeitung, Kundensupport-Automatisierung und Multi-Schritte-Entscheidungssysteme. Durch die Abstraktion der Orchestrierung beschleunigt Drive Flow die Entwicklung und vereinfacht die Wartung von KI-Anwendungen.