autogen4j ist eine leichte Java-Bibliothek, die die Komplexität beim Aufbau autonomer KI-Agenten abstrahiert. Es bietet Kernmodule für Planung, Speichersicherung und Aktionsausführung, sodass Agenten hochstufige Ziele in sequenzielle Unteraufgaben zerlegen können. Das Framework integriert sich mit LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Anthropic) und erlaubt die Registrierung benutzerdefinierter Tools (HTTP-Clients, Datenbank-Connectoren, Dateiein- und -ausgabe). Entwickler definieren Agenten durch eine fließende DSL oder Annotations, um Pipelines für Datenanreicherung, automatisierte Berichte und Chatbots schnell zusammenzustellen. Ein erweiterbares Plugin-System sorgt für Flexibilität und ermöglicht feinabgestimmtes Verhalten in verschiedenen Anwendungen.

CArtAgO (Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments) ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zur Implementierung von Umgebungsinfrastrukturen in Multi-Agenten-Systemen. Es führt das Konzept der Artefakte ein: erstklassige Entitäten, die Umweltressourcen mit definierten Operationen, beobachtbaren Eigenschaften und Event-Schnittstellen repräsentieren. Entwickler definieren Artifact-Typen in Java, registrieren sie in Umgebungsklassen und stellen Operationen sowie Events für die Nutzung durch Agenten bereit. Agenten interagieren mit Artefakten durch Standardaktionen (z.B. createArtifact, observe), erhalten asynchrone Benachrichtigungen über Zustandsänderungen und koordinieren sich über gemeinsame Ressourcen. CArtAgO integriert sich leicht mit Agentenplattformen wie Jason, JaCaMo, JADE und Spring Agent, um Hybridsysteme zu entwickeln. Das Framework bietet integrierte Unterstützung für Artefakt-Dokumentation, dynamisches Laden und Laufzeitüberwachung, was die schnelle Prototypentwicklung komplexer agentenbasierter Anwendungen erleichtert.

CUPCAKE AGI (Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence) ist ein flexibles Python-Framework, das den Aufbau autonomer Agenten vereinfacht, indem es Sprachmodelle, Speicher und externe Tools kombiniert. Es bietet Kernmodule wie einen Zielplaner, einen Model-Executor und einen Speicher-Manager, um den Kontext zwischen Interaktionen zu bewahren. Entwickler können die Funktionen durch Plugins erweitern, um APIs, Datenbanken oder benutzerdefinierte Toolkits zu integrieren. CUPCAKE AGI unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Workflows, was es ideal für Forschung, Prototyping und produktionsreife Agentenbereitstellung in verschiedenen Anwendungen macht.

Emergente Kommunikation in Agenten ist ein Open-Source-PyTorch-Framework, das Forschern ermöglicht zu untersuchen, wie Multi-Agenten-Systeme ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln. Die Bibliothek bietet flexible Implementierungen kooperativer Verstärkungslernaufgaben, einschließlich Referenzspielen, Kombinationsspielen und Objekterkennungsaufgaben. Benutzer definieren Sprecher- und Zuhörer-Agentenarchitekturen, spezifizieren Eigenschaften der Nachrichtkanäle wie Wortschatzgröße und Sequenzlänge und wählen Trainingsstrategien wie Politikgradienten oder überwachtes Lernen. Das Framework umfasst End-to-End-Skripte für Experimentdurchführung, Analyse der Kommunikationseffizienz und Visualisierung emergenter Sprachen. Das modulare Design ermöglicht eine einfache Erweiterung mit neuen Spielumgebungen oder benutzerdefinierten Verlustfunktionen. Forscher können veröffentlichte Studien reproduzieren, neue Algorithmen benchmarken und die Kompositionalität sowie Semantik der Agentensprachen untersuchen.

Exo ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung von KI-gesteuerten Agenten ermöglicht, die mit Nutzern kommunizieren, externe APIs aufrufen und den Konversationskontext bewahren können. Im Kern verwendet Exo TypeScript-Definitionen, um Tools, Speicherebenen und Dialogmanagement zu beschreiben. Nutzer können benutzerdefinierte Aktionen für Aufgaben wie Datenabruf, Zeitplanung oder API-Orchestrierung registrieren. Das Framework handhabt automatisch Prompt-Vorlagen, Nachrichtenrouting und Fehlerbehandlung. Das Memory-Modul von Exo kann nutzerspezifische Informationen über Sitzungen hinweg speichern und abrufen. Entwickler setzen Agenten mit minimaler Konfiguration in Node.js- oder serverlosen Umgebungen ein. Exo unterstützt auch Middleware für Logging, Authentifizierung und Metriken. Durch sein modulares Design können Komponenten wiederverwendet werden, was die Entwicklung beschleunigt und Redundanz reduziert.

LifelongAgentBench ist darauf ausgelegt, reale kontinuierliche Lernumgebungen zu simulieren, sodass Entwickler KI-Agenten in einer Sequenz sich entwickelnder Aufgaben testen können. Das Framework bietet eine Plug-and-Play-API zur Definition neuer Szenarien, zum Laden von Datensätzen und zur Konfiguration von Speicherverwaltungspolitiken. Eingebaute Evaluationsmodule berechnen Metriken wie Vorwärtstransfer, Rückwärtstransfer, Vergessensrate und kumulative Leistung. Benutzer können Baseline-Implementierungen bereitstellen oder proprietäre Agenten integrieren, was einen direkten Vergleich unter gleichen Bedingungen ermöglicht. Ergebnisse werden als standardisierte Berichte exportiert, die interaktive Diagramme und Tabellen enthalten. Die modulare Architektur unterstützt Erweiterungen durch benutzerdefinierte Datenladers, Metriken und Visualisierungs-Plugins, sodass Forscher und Entwickler die Plattform an verschiedene Anwendungsdomänen anpassen können.

Der MCP Browser Agent ist ein browserbasiertes autonomes KI-Agent-Framework, das große Sprachmodelle nutzt, um Webnavigation, Datenextraktion, Inhaltszusammenfassung, Formularinteraktion und automatisierte Aufgabenfolgen durchzuführen. Als leichtgewichtiges JavaScript-Toolkit integriert es sich nahtlos mit den GPT-APIs von OpenAI, sodass Entwickler benutzerdefinierte Aktionen, Speichersysteme und Prompt-Ketten programmieren können. Der Agent kann auf Knopfdruck Links klicken, Formulare ausfüllen, Tabellendaten extrahieren und Seiteninhalte zusammenfassen. Er unterstützt asynchrone Ausführung, Fehlerbehandlung und Sitzungsspeicherung im Browser. Mit anpassbaren Schnittstellen und erweiterbaren Aktionsmodulen vereinfacht MCP Browser Agent die Erstellung intelligenter Browserassistenten, um Produktivität zu steigern, Arbeitsabläufe zu optimieren und manuelle Browsing-Aufgaben über verschiedene Webanwendungen hinweg zu reduzieren.

Multi-Agent-LLM ist darauf ausgelegt, die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten, die durch große Sprachmodelle angetrieben werden, zu vereinfachen. Benutzer können einzelne Agenten mit einzigartigen Personas, Speicher und externen Tools oder APIs definieren. Ein zentrales AgentManager verwaltet die Kommunikationsschleifen, sodass Agenten Nachrichten in einer gemeinsamen Umgebung austauschen und gemeinsam auf komplexe Ziele hinarbeiten können. Das Framework unterstützt den Austausch von LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Hugging Face), flexible Prompt-Vorlagen, Gesprächshistorien und schrittweise Tool-Kontexte. Entwickler profitieren von integrierten Utilities für Protokollierung, Fehlerbehandlung und dynamisches Agenten-Spawning, was die automatische Steuerung mehrstufiger Workflows, Forschungsaufgaben und Entscheidungsprozesse ermöglicht.

Multi-Agent Coordination stellt eine leichte API bereit, um KI-Agenten zu definieren, sie bei einem zentralen Koordinator zu registrieren und Aufgaben zur kollaborativen Problemlösung zu verteilen. Es verwaltet Nachrichtenrouting, Gleichzeitigkeit und Ergebnisaggregation. Entwickler können benutzerdefinierte Agentenverhalten integrieren, Kommunikationskanäle erweitern und Interaktionen über integrierte Protokollierung und Hooks überwachen. Dieses Framework vereinfacht die Entwicklung verteilter KI-Workflows, bei denen jeder Agent sich auf eine Unteraufgabe spezialisiert und der Koordinator für einen reibungslosen Ablauf sorgt.

Multi-Agent Visual Tracking implementiert ein verteiltes Tracking-System, das aus intelligenten Agenten besteht, die kommunizieren, um Genauigkeit und Robustheit bei der Video-Objektverfolgung zu verbessern. Agenten führen Faltungsneuronennetze für die Erkennung aus, teilen Beobachtungen zur Handhabung von Occlusions und passen Tracking-Parameter durch Verstärkungslernen an. Kompatibel mit gängigen Videodatensätzen, unterstützt es sowohl Training als auch Echtzeit-Inferenz. Nutzer können es einfach in bestehende Pipelines integrieren und Verhaltensweisen der Agenten für individuelle Anwendungen erweitern.

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.

OpenAgent bietet ein umfassendes Framework zur Entwicklung autonomer KI-Agenten, die Aufgaben verstehen, Mehrschritt-Aktionen planen und mit externen Diensten interagieren können. Durch die Integration mit LLMs wie OpenAI und Anthropic ermöglicht es natürliche Sprachlogik und Entscheidungsfindung. Die Plattform verfügt über ein plug-infähiges Werkzeugsystem für die Ausführung von HTTP-Anfragen, Dateivorgängen und benutzerdefinierten Python-Funktionen. Speicherverwaltungs-Module erlauben es Agenten, Kontextinformationen über Sessions hinweg zu speichern und abzurufen. Entwickler können die Funktionalität über Plugins erweitern, die Echtzeit-Streamings von Antworten konfigurieren und integrierte Protokollierungs- und Bewertungswerkzeuge nutzen, um die Leistung der Agenten zu überwachen. OpenAgent vereinfacht die Orchestrierung komplexer Workflows, beschleunigt die Prototypenentwicklung intelligenter Assistenten und sorgt für eine modulare Architektur für skalierbare KI-Anwendungen.

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.

simple_rl ist eine minimalistische Python-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, die Forschung und Bildung im Bereich des Verstärkungslernens zu vereinfachen. Es bietet eine konsistente API zur Definition von Umgebungen und Agents, mit integrierter Unterstützung für gängige RL-Paradigmen wie Q-Learning, Monte Carlo-Methoden und dynamische Programmieralgorithmen wie Wert- und Politik-Iteration. Das Framework umfasst Beispielumgebungen wie GridWorld, MountainCar und Multi-Armed Bandits, die praktische Experimente ermöglichen. Benutzer können Basisklassen erweitern, um eigene Umgebungen oder Agents zu implementieren, während Hilfsfunktionen das Logging, die Leistungsüberwachung und die Policy-Bewertung übernehmen. Die leichte Architektur und klare Codebasis von simple_rl machen es ideal für schnelles Prototyping, das Lehren von RL-Grundlagen und Benchmarking neuer Algorithmen in einer reproduzierbaren, leicht verständlichen Umgebung.

Der Basierte OnChain Agent ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um autonome KI-Agenten auf Ethereum-ähnlichen Blockchains zu deployen. Es verbindet sich mit Blockchain-Knoten über Web3 und nutzt OpenAI GPT-Modelle, um On-Chain-Ereignisse wie Token-Transfers oder Protokoll- oder Log-Daten zu interpretieren. Der Agent kann natürliche Sprachprompt oder vordefinierte Strategien verarbeiten, um zu entscheiden, wann Transaktionen ausgeführt, Smart-Contract-Funktionen aufgerufen oder auf Governance-Vorschläge reagiert wird. Entwickler können Module für benutzerdefinierte Ereignis-Listener erweitern, Off-Chain-Datenfeeds integrieren und private Schlüssel sicher verwalten. Diese Lösung ermöglicht automatisierte DeFi-Operationen wie Liquiditätsbereitstellung, Arbitrage-Handel und Portfolio-Rebalancing mit minimalem manuellen Eingriff.

Im Kern stellt DAGent die Agenten-Workflows als einen gerichteten azyklischen Graphen von Knoten dar, wobei jeder Knoten einen LLM-Aufruf, eine benutzerdefinierte Funktion oder ein externes Tool kapseln kann. Entwickler definieren explizit Aufgabenabhängigkeiten, was parallele Ausführung und bedingte Logik ermöglicht, während das Framework das Scheduling, den Datenaustausch und die Fehlerbehebung verwaltet. DAGent bietet auch eingebaute Visualisierungstools, um die DAG-Struktur und den Ausfluss zu inspizieren, was Debugging und Nachvollziehbarkeit verbessert. Mit erweiterbaren Knotentypen, Plugin-Unterstützung und nahtloser Integration mit beliebten LLM-Anbietern befähigt DAGent Teams, komplexe, mehrstufige KI-Anwendungen wie Datenpipelines, Konversationsagenten und automatisierte Forschungsassistenten mit minimalem Boilerplate zu erstellen. Die Fokussierung auf Modularität und Transparenz macht es ideal für skalierbare Agenten-Orchestrierung in Experimenten und Produktionsumgebungen.

Devon bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen zur Definition, Orchestrierung und Ausführung autonomer Agenten innerhalb von Python-Anwendungen. Benutzer können Agentenziele festlegen, aufrufbare Aufgaben spezifizieren und Aktionen basierend auf Bedingungen verketten. Durch nahtlose Integration mit Sprachmodellen wie GPT und lokalen Vektor-Speichern erfassen und interpretieren Agenten Benutzereingaben, greifen auf kontextuelles Wissen zu und erstellen Pläne. Das Framework unterstützt Langzeit-Memory durch austauschbare Speicher-Backends, sodass Agenten vergangene Interaktionen abrufen können. Eingebaute Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen ermöglichen die Echtzeitverfolgung der Agentenleistung, während CLI und SDK eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung erleichtern. Es eignet sich für die Automatisierung von Kundensupport, Datenanalyse-Pipelines und routinemäßigen Geschäftsprozessen. Devon beschleunigt die Erstellung skalierbarer digitaler Arbeitsergebnisse.

Promptix Python ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten in Python. Mit einer einfachen Installation über pip können Sie Agenten instanziieren, die von jeder gängigen LLM angetrieben werden, fachspezifische Tools registrieren, In-Memory- oder Persistenzdatenbanken konfigurieren und mehrstufige Entscheidungsprozesse orchestrieren. Das SDK unterstützt Echtzeit-Streaming von Token-Ausgaben, Callback-Handler zum Protokollieren oder für benutzerdefinierte Verarbeitung sowie integrierte Speicher-Module, um Kontexte über Interaktionen hinweg zu bewahren. Entwickler können diese Bibliothek nutzen, um Chatbot-Assistenten, Automatisierungen, Datenpipelines oder Forschungsagenten in wenigen Minuten zu prototypisieren. Sein modulares Design ermöglicht den Austausch von Modellen, das Hinzufügen benutzerdefinierter Tools und die Erweiterung von Speicher-Backends, was Flexibilität für eine Vielzahl von KI-Agentenanwendungen bietet.

Venus ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, intelligente KI-Agenten einfach zu entwerfen, zu konfigurieren und auszuführen. Es bietet integriertes Gesprächsmanagement, Optionen für persistenten Speicherdaten und ein flexibles Pluginsystem zur Integration externer Werkzeuge und APIs. Nutzer können benutzerdefinierte Workflows definieren, mehrere LLM-Aufrufe verketten und Funktionsaufruffunktionen integrieren, um Aufgaben wie Datenabruf, Webscraping oder Datenbankabfragen auszuführen. Venus unterstützt synchrone und asynchrone Ausführung, Protokollierung, Fehlerbehandlung und Überwachung der Agentenaktivitäten. Durch die Abstraktion niedriger API-Interaktionen ermöglicht Venus eine schnelle Prototyp-Entwicklung und Bereitstellung von Chatbots, virtuellen Assistenten und automatisierten Workflows, wobei die vollständige Kontrolle über das Verhalten der Agenten und die Ressourcennutzung erhalten bleibt.

A-Mem ist so konzipiert, dass es nahtlos mit Python-basierten KI-Agenten-Frameworks integriert werden kann und drei unterschiedliche Speichermodule bietet: episodisches Gedächtnis für den Kontext pro Episode, Kurzzeitgedächtnis für unmittelbare vergangene Aktionen und Langzeitgedächtnis für die Ansammlung von Wissen über die Zeit. Entwickler können die Speicherkapazität, Aufbewahrungsrichtlinien und Serialisierungs-Backends wie In-Memory- oder Redis-Speicherung anpassen. Die Bibliothek beinhaltet effiziente Indexierungsalgorithmen, um relevante Erinnerungen basierend auf Ähnlichkeit und Kontextfenstern abzurufen. Durch das Einfügen der A-Mem-Speicher-Handler in die Wahrnehmungs-Aktions-Schleife des Agenten können Benutzer Beobachtungen, Aktionen und Ergebnisse speichern und vergangene Erfahrungen abfragen, um aktuelle Entscheidungen zu informieren. Dieses modulare Design unterstützt schnelle Experimente im Reinforcement Learning, in der Konversations-KI, Robotik-Navigation und anderen agentengetriebenen Aufgaben, die Kontextbewusstsein und zeitliches Schließen erfordern.