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.

Saga bietet eine flexible Architektur zum Erstellen von KI-Agenten, die mehrstufige Workflows planen und ausführen. Kernkomponenten sind ein Planermodul, das Ziele in Aktionen zerlegt, ein Speichersystem für Gesprächs- und Aufgabencontext sowie ein Werkzeugregister für die Integration externer Dienste oder Skripte. Agenten laufen asynchron, verwalten den Zustand über Sitzungen hinweg und unterstützen die Entwicklung benutzerdefinierter Werkzeuge. Saga ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung autonomer Assistenten, die Aufgaben wie Datensammlung, Alarmierung und interaktive Q&A in Ihrer eigenen Python-Umgebung automatisieren.

AIAgentWorkshop ist ein Open-Source-Python-Projekt, das zeigt, wie man autonome KI-Agenten erstellt, die planen, Entscheidungen treffen und Werkzeuge nutzen können. Es enthält Beispiele für die Integration von Websuche, Dateimanagement und Systembefehlen sowie einfache Speicher- und Denkmodule. Entwickler können geführte Übungen durchführen, um Agenten zu erstellen, die Benutzerziele interpretieren, Mehrschrittpläne generieren, Aufgaben mit verschiedenen Werkzeugen ausführen und den Kontext bewahren. Die modulare Architektur erleichtert das Austauschen oder Erweitern von Werkzeugen und das Ketten von Aktionen, um komplexe Workflows zu realisieren, was die Umsetzung von KI-Forschungskonzepten in lauffähige Prototypen ermöglicht.

Bedrock Engineer bietet Entwicklern eine strukturierte, modulare Methode zum Aufbau von KI-Agenten, die auf AWS Bedrock-Grundlagenmodellen wie Amazon Titan und Anthropic Claude basieren. Das Toolkit umfasst Beispiel-Workflows für Datenabruf, Dokumentenanalyse, automatisierte Schlussfolgerungen und mehrstufige Planung. Es verwaltet den Sitzungs-Kontext, integriert sich mit AWS IAM für sicheren Zugriff und unterstützt anpassbare Prompt-Vorlagen. Durch die Abstraktion von Boilerplate-Code beschleunigt Bedrock Engineer die Entwicklung von Chatbots, Zusammenfassungs-Tools und intelligenten Assistenten bei gleichzeitiger Skalierbarkeit und Kostenoptimierung mittels AWS-verwalteter Infrastruktur.

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.

Minerva ist ein erweiterbares KI-Agenten-Framework, das entwickelt wurde, um komplexe Workflows unter Verwendung großer Sprachmodelle zu automatisieren. Entwickler können externe Werkzeuge wie Websuche, API-Aufrufe oder Dateiverarbeitungsprogramme integrieren, benutzerdefinierte Planungsstrategien definieren und konversationellen oder persistenten Speicher verwalten. Minerva unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Aufgabenausführung, konfigurierbare Protokollierung und eine Plugin-Architektur, was es einfach macht, intelligente Agenten zu prototypisieren, zu testen und bereitzustellen, die in realen Szenarien reasoning, Planung und Tool-Nutzung beherrschen.