MIDCA ist eine modulare Kognitionsarchitektur, die den vollständigen kognitiven Kreislauf intelligenter Agenten unterstützt. Es verarbeitet sensorische Eingaben durch ein Wahrnehmungsmodul, interpretiert Daten, um Ziele zu generieren und zu priorisieren, nutzt einen Planer zur Erstellung von Aktionssequenzen, führt Aufgaben aus und bewertet Ergebnisse durch eine metakognitive Schicht. Das Doppelkreismuster trennt schnelle reaktive Reaktionen von langsameren deliberativen Überlegungen, was Agenten eine dynamische Anpassung ermöglicht. Die erweiterbare Framework und der Open-Source-Code machen es ideal für Forscher und Entwickler, die autonome Entscheidungsfindung, Lernen und Selbstreflexion in KI-Agenten erforschen.

WowDAO ist die erste dezentrale autonome Organisation für die globale Open-Source-AI-Community. Sie bietet eine Plattform für AI-Enthusiasten, Entwickler und Forscher, um zusammenzuarbeiten, Ressourcen zu teilen und innovative KI-Lösungen zu entwickeln. Durch die Demokratisierung der KI befähigt WowDAO seine Mitglieder, unabhängig von geografischen Standorten oder Ressourcenbeschränkungen an der KI-Entwicklung teilzunehmen.

Der KI-Agent mit Cybersicherheit ist ein vielseitiges Open-Source-KI-Framework, das darauf ausgelegt ist, Sicherheitsprozesse zu vereinfachen und zu verbessern. Es nutzt die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle, um Bedrohungssuche, Schwachstellen-Scanning, Log-Analyse, bösartige Payload-Erzeugung und automatisierte Vorfallreaktion durchzuführen. Der Agent kann mit beliebten Sicherheits-APIs wie Shodan, VulnDB, VirusTotal und SIEM-Plattformen integriert werden. Durch die plugin-basierte Architektur können Entwickler die Funktionen für benutzerdefinierte Sicherheitsabläufe erweitern, z. B. Phishing-Erkennung oder Compliance-Audits. Es kann vor Ort oder in der Cloud bereitgestellt werden, um die Arbeitsabläufe der Sicherheitsteams zu beschleunigen, manuellen Aufwand zu reduzieren, die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern und schnellere Behebungen zu ermöglichen.

AI_RAG liefert eine modulare Lösung für retrieval-augmented Generation, die Dokumentenindexierung, Vektorsuche, Einbettungsgenerierung und LLM-gesteuerte Antwortkomposition kombiniert. Benutzer bereiten Textkorpora vor, verbinden einen Vektorspeicher wie FAISS oder Pinecone, konfigurieren Einbettungs- und LLM-Endpunkte und starten den Indexierungsprozess. Wenn eine Anfrage eingeht, ruft AI_RAG die relevantesten Passagen ab, füttert sie zusammen mit dem Prompt in das gewählte Sprachmodell und liefert eine kontextuell fundierte Antwort. Das erweiterbare Design ermöglicht benutzerdefinierte Konnektoren, Multi-Modell-Unterstützung und feinkörnige Steuerung über Retrieval- und Generierungsparameter, ideal für Wissensdatenbanken und fortgeschrittene Konversationsagenten.

CAMEL-AI ist ein Python-basiertes Framework, das Entwicklern und Forschern ermöglicht, mehrere autonome KI-Agenten auf Basis von LLMs zu erstellen, zu konfigurieren und auszuführen. Es bietet integrierte Unterstützung für retrieval-augmented generation (RAG), externe Tool-Nutzung, Agenten-Kommunikation, Speicher- und Zustandsverwaltung sowie Scheduling. Mit modularen Komponenten und einfacher Integration können Teams komplexe Multi-Agenten-Systeme prototypes, Workflows automatisieren und Experimente auf verschiedenen LLM-Backends skalieren.