Advanced Agents Cookbooks ist ein community-getragenes GitHub-Projekt, das eine Bibliothek von KI-Agenten-Rezepten auf Basis von LangChain anbietet. Es umfasst Speichermodule zur Kontextbeibehaltung, Integrationen benutzerdefinierter Tools für externe Daten- und API-Aufrufe, Muster für Funktionsaufrufe für strukturierte Antworten, Gedankengang-Planung für komplexe Entscheidungsfindung und die Orchestrierung mehrstufiger Workflows. Entwickler können diese vorgefertigten Beispiele nutzen, um Best Practices zu verstehen, Verhalten anzupassen und die Entwicklung intelligenter Agenten zu beschleunigen, die Aufgaben wie Terminplanung, Datenabruf und Kundensupport automatisieren.

CL4R1T4S ermöglicht es Entwicklern, KI-Agenten durch Kernabstraktionen wie Agent, Memory, Tools und Chain zu erstellen. Agenten können LLMs nutzen, um Eingaben zu verarbeiten, externe Funktionen aufzurufen und den Kontext über Sessions hinweg zu erhalten. Memory-Module speichern Gesprächshistorien oder Fachwissen. Tools kapseln API-Aufrufe, damit Agenten Daten abrufen oder Aktionen durchführen können. Chains definieren sequenzielle Schritte für komplexe Aufgaben wie Dokumentanalyse, Datenextraktion oder iterative Abfragen. Das Framework handhabt Vorlagen, Funktionsaufrufe und Fehlerbehandlung transparent. Mit CL4R1T4S können Teams Chatbots, Automatisierungen und Entscheidungssysteme prototypisch entwickeln, wobei sie das funktionale Paradigma und das reiche Ökosystem von Clojure nutzen.

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.

EasyAgent bietet einen umfassenden Rahmen zum Aufbau autonomer KI-Agenten in Python. Es bietet pluginfähige LLM-Backends wie OpenAI, Azure und lokale Modelle, anpassbare Planungs- und Reasoning-Module, API-Tools-Integration und persistenten Speicherspeicher. Entwickler können das Verhalten der Agenten über einfache YAML- oder codebasierte Konfigurationen definieren, integrierte Funktionsaufrufe für externen Datenzugriff nutzen und mehrere Agenten für komplexe Workflows orchestrieren. EasyAgent enthält außerdem Funktionen wie Logging, Überwachung, Fehlerbehandlung und Erweiterungspunkte für maßgeschneiderte Implementierungen. Seine modulare Architektur beschleunigt Prototyping und Deployment spezialisierter Agenten in Bereichen wie Kundensupport, Datenanalyse, Automatisierung und Forschung.

gpt-func-calling ist ein Entwickler-Toolkit, das die Funktionsaufruffunktion von OpenAI demonstriert und es KI-gestützten Chats ermöglicht, mit externen Diensten zu interagieren. Durch die Definition von Funktionssignaturen in JSON leiten Entwickler GPT-3.5/4 an, wann eine Funktion aufgerufen werden soll, Argumente automatisch zu formatieren und die Antwort strukturiert zu handhaben. Dies erleichtert die Integration mit Wetter-APIs, Datenbankabfragen oder benutzerdefinierter Geschäftslogik und sorgt für konsistente, zuverlässige Ausgaben ohne manuelles Parsen.

js-agent stellt Entwicklern ein minimalistisches, aber leistungsstarkes Toolkit zur Verfügung, um autonome KI-Agenten in JavaScript zu erstellen. Es bietet Abstraktionen für Gesprächsspeicherung, Funktionsaufruf-Tools, anpassbare Planungsstrategien und Fehlerbehandlung. Mit js-agent können Sie schnell Eingabeaufforderungen verbinden, den Zustand verwalten, externe APIs aufrufen und komplexe Agentenverhalten über eine einfache, modulare API orchestrieren. Es ist für den Betrieb in Node.js-Umgebungen konzipiert und integriert sich nahtlos mit der OpenAI API, um intelligente, kontextbewusste Agenten zu ermöglichen.

LangGraph4j stellt KI-Agenten-Operationen — LLM-Aufrufe, Funktionsaufrufe, Datenumwandlungen — als Knoten in einem gerichteten Graphen dar, wobei Kanten den Datenfluss modellieren. Sie erstellen einen Graph, fügen Knoten für Chat, Einbettungen, externe APIs oder benutzerdefogene Logik hinzu, verbinden sie und führen aus. Das Framework verwaltet die Ausführungsreihenfolge, behandelt Caching, protokolliert Eingaben und Ausgaben und ermöglicht die Erweiterung um neue Knotentypen. Es unterstützt synchrone und asynchrone Verarbeitung und ist ideal für Chatbots, Dokumentenfrage-Antwort-Systeme und komplexe Reasoning-Pipelines.

LLM Functions bietet ein einfaches Framework, um große Sprachmodellantworten mit tatsächlicher Codeausführung zu verbinden. Sie definieren Funktionen über JSON-Schemas, registrieren sie bei der Bibliothek, und das LLM gibt strukturierte Funktionsaufrufe zurück, wenn dies angemessen ist. Die Bibliothek parst diese Antworten, validiert die Parameter und ruft den richtigen Handler auf. Sie unterstützt synchrone und asynchrone Callbacks, benutzerdefinierte Fehlerbehandlung und Plugin-Erweiterungen, was sie ideal für Anwendungen macht, die dynamische Datenabfragen, externe API-Aufrufe oder komplexe Geschäftslogik innerhalb KI-gesteuerter Gespräche erfordern.

Lokales LLM mit Funktionsaufrufen ermöglicht Entwicklern die Erstellung von KI-Agenten, die vollständig auf lokaler Hardware laufen, wodurch Datenschutzbedenken und Cloud-Abhängigkeiten eliminiert werden. Das Framework beinhaltet Beispielcode für die Integration lokaler LLMs wie LLaMA, GPT4All oder andere offene Modelle und zeigt, wie Funktionsschemata konfiguriert werden können, die das Modell aufruft, um Aufgaben wie Datenabruf, Shell-Befehle ausführen oder mit APIs interagieren zu können. Benutzer können das Design erweitern, indem sie eigene Funktionsendpunkte, Eingabeaufforderungen anpassen und Funktionsantworten handhaben. Diese leichte Lösung vereinfacht den Aufbau von Offline-KI-Assistenten, Chatbots und Automatisierungstools für eine Vielzahl von Anwendungen.

Simple-Agent ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das in Python geschrieben ist und die OpenAI-API nutzt, um modulare Konversationsagenten zu erstellen. Es ermöglicht Entwicklern, Tool-Funktionen zu definieren, die der Agent aufrufen kann, Kontextspeicher über Interaktionen hinweg zu bewahren und das Verhalten des Agenten über Skill-Module anzupassen. Das Framework übernimmt Request-Routing, Aktionsplanung und Tool-Ausführung, sodass Sie sich auf domänenspezifische Logik konzentrieren können. Mit integriertem Logging und Fehlerbehandlung beschleunigt Simple-Agent die Entwicklung von KI-gesteuerten Chatbots, automatisierten Assistenten und Entscheidungsunterstützungstools. Es bietet eine einfache Integration mit benutzerdefinierten APIs und Datenquellen, unterstützt asynchrone Tool-Aufrufe und stellt eine einfache Konfigurationsoberfläche bereit. Verwenden Sie es zur Prototypenerstellung von KI-Agenten für Kundenservice, Datenanalyse, Automatisierung und mehr. Die modulare Architektur macht es einfach, neue Funktionen hinzuzufügen, ohne die Kernlogik zu verändern. Unterstützt durch Community-Beiträge und Dokumentation ist Simple-Agent ideal für Anfänger und erfahrene Entwickler, die schnell intelligente Agenten bereitstellen möchten.

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.

Easy Function Call macht die Interaktion mit Web-APIs einfach, indem es eine benutzerfreundliche Schnittstelle anbietet. Ziel ist es, die Produktivität zu steigern und die API-Entwicklung für Entwickler aller Erfahrungsstufen zu optimieren. Das Produkt bietet leicht verständliche Dokumentation und Code-Beispiele, und seine Kernfunktionen sind auf die Vereinfachung gängiger API-Aufgaben ausgerichtet. Egal, ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein Anfänger sind, Easy Function Call bietet die Werkzeuge, die Sie benötigen, um Ihre API-Interaktionen effektiv aufzubauen und zu verwalten.