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.

Exo bietet alles, was Sie brauchen, um autonome AI-Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren. Beginnen Sie mit vorgefertigten Agenten-Templates oder erstellen Sie benutzerdefinierte Workflows mit Drag-and-Drop oder YAML-Definitionen. Integrieren Sie beliebige REST-APIs, Datenbanken oder Drittanbieterdienste, um die Fähigkeiten des Agenten zu erweitern. Agenten halten den Kontext über integrierten persistenten Speicher und Vektorspeicher aufrecht. Eine cloudbasierte Ausführungsumgebung, CLI/SDK-Tools und Dashboards ermöglichen die Überwachung der Leistung, Log-Inspektion und Versionsverwaltung.

GPT Labs ist eine umfassende No-Code-Plattform zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von GPT-gestützten KI-Agenten. Sie bietet Funktionen wie dauerhaften Speicher, Web-Browsing, Dateiupload und -verarbeitung sowie nahtlose Integration mit externen APIs. Über eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche entwerfen Nutzer Konversations-Workflows, fügen domänenspezifisches Wissen hinzu und testen Interaktionen in Echtzeit. Nach der Konfiguration können die Agenten via REST API oder eingebettet in Websites und Anwendungen bereitgestellt werden, was automatisierten Kundendienst, virtuelle Assistenten und Datenanalyseaufgaben ermöglicht, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben. Die Plattform unterstützt die Zusammenarbeit im Team, bietet Analysen zur Agentenleistung und Versionskontrolle für iterative Verbesserungen. Ihre flexible Architektur skaliert mit den Anforderungen von Unternehmen und umfasst Sicherheitsfunktionen wie rollenbasierten Zugriff und Verschlüsselung.

InfantAgent bietet eine leichte Struktur für die Gestaltung und den Einsatz intelligenter Agenten in Python. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Hugging Face), unterstützt persistente Speichermodule und ermöglicht benutzerdefinierte Werkzeugketten. Standardmäßig stehen eine Konversationsschnittstelle, Aufgabenorchestrierung und policy-gesteuerte Entscheidungsfindung zur Verfügung. Die Plugin-Architektur des Frameworks erlaubt eine einfache Erweiterung für domänenspezifische Werkzeuge und APIs und eignet sich ideal für die Prototypentwicklung von Forschungsagenten, die Automatisierung von Arbeitsabläufen oder die Integration von KI-Assistenten in Anwendungen.

Der OpenAI Agents MCP Server bietet eine robuste Grundlage für das Bereitstellen und Verwalten autonomer Agenten, die auf OpenAI-Modellen basieren. Es stellt eine flexible RESTful-API bereit, um Agenten zu erstellen, zu konfigurieren und zu steuern, sodass Entwickler mehrstufige Aufgaben orchestrieren, Interaktionen zwischen Agenten koordinieren und persistenten Speicher über Sitzungen hinweg aufrechterhalten können. Das Framework unterstützt Plugin-ähnliche Tool-Integrationen, fortschrittliche Gesprächsprotokollierung und anpassbare Planungsstrategien. Durch die Abstraktion infrastruktureller Bedenken vereinfacht MCP Server den Entwicklungsprozess, fördert schnelle Prototypenentwicklung und skalierbare Einsatzmöglichkeiten für Konversationsassistenten, Workflow-Automatisierungen und KI-gesteuerte digitale Arbeiter in Produktionsumgebungen.

WanderMind bietet eine modulare Architektur für den Bau selbstführender KI-Agenten. Es verwaltet einen persistenten Speicher, um Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren, integriert externe Tools und APIs für erweiterte Funktionalität und steuert mehrstufiges Reasoning durch anpassbare Planer. Entwickler können verschiedene LLM-Anbieter anschließen, asynchrone Aufgaben definieren und das System mit neuen Tool-Adapter erweitern. Dieses Framework beschleunigt Experimente mit autonomen Workflows und ermöglicht Anwendungen von Ideenfindung bis hin zu automatisierten Forschungsassistenten ohne großen technischen Aufwand.

Cerebellum bietet eine modulare Plattform, auf der Entwickler Agenten mithilfe deklarativer Pläne definieren, die aus sequenziellen Schritten oder Tool-Aufrufen bestehen. Jeder Plan kann eingebaute oder benutzerdefinierte Tools aufrufen – wie API-Connectoren, Retriever oder Datenprozessoren – über eine einheitliche Schnittstelle. Speichermodule ermöglichen es Agenten, Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern, abzurufen und zu vergessen, was kontextbewusste und zustandsabhängige Interaktionen ermöglicht. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Hugging Face), unterstützt die Registrierung eigener Tools und verfügt über eine ereignisgesteuerte Ausführungsmaschine für Echtzeitsteuerung. Mit Logging, Fehlerbehandlung und Plugin-Hooks erhöht Cerebellum die Produktivität und erleichtert die schnelle Entwicklung von Agenten für Automatisierung, virtuelle Assistenten und Forschungsanwendungen.

Huly Labs ist eine Cloud-native KI-Agenten-Plattform, die Entwicklern und Produktteams ermöglicht, intelligente Assistenten zu entwerfen, bereitzustellen und zu überwachen. Agenten können Kontext durch persistente Speicherung aufrechterhalten, externe APIs oder Datenbanken aufrufen und Multi-Schritte-Arbeitsabläufe über einen visuellen Builder ausführen. Die Plattform umfasst rollenbasierte Zugriffskontrollen, einen Node.js SDK und CLI für die lokale Entwicklung, anpassbare UI-Komponenten für Chat und Sprache sowie Echtzeit-Analysen für Leistung und Nutzung. Huly Labs kümmert sich um Skalierung, Sicherheit und Logging, was schnelle Iterationen und Unternehmens-Deployments ermöglicht.

Joylive Agent bietet eine modulare, pluginbasierte Architektur, die speziell für den Aufbau ausgefeilter KI-Agenten entwickelt wurde. Es bietet nahtlose Integration mit LLMs wie OpenAI GPT, konfigurierbare Speicher-Backends für Sitzungsspeicherung und einen Toolkit-Manager, um externe APIs oder benutzerdefinierte Funktionen als Agentenfähigkeiten bereitzustellen. Das Framework enthält auch integrierte Chain-of-Thought-Orchestrierung, Multi-Runden-Dialogmanagement und einen RESTful-Server für einfache Bereitstellung. Sein Java-Kern sorgt für Unternehmensstabilität, sodass Teams schnell Prototypen erstellen, erweitern und skaliert intelligente Assistenten für verschiedene Anwendungsfälle bereitstellen können.

LemLab ist ein modulares Framework zur Entwicklung von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Entwickler können benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren, mehrstufige Denkprozesse verketten, externe Tools und APIs integrieren und Speicher-Backends konfigurieren, um Gesprächskontext zu speichern. Es enthält auch Bewertungssuiten, um die Leistung der Agenten bei bestimmten Aufgaben zu benchmarken. Durch wiederverwendbare Komponenten und klare Abstraktionen für Agenten, Tools und Speicher beschleunigt LemLab die Experimentierung, Fehlerbehebung und den Einsatz komplexer LLM-Anwendungen in Forschung und Produktion.

Agentic AI Workflow ist eine erweiterbare Python-Bibliothek zur Orchestrierung mehrerer KI-Agenten für komplexe Aufgabenautomatisierung. Es beinhaltet einen Planungsagenten, um Ziele in umsetzbare Schritte zu unterteilen, Ausführungsagenten, um diese Schritte mit verbundenen LLMs auszuführen, und einen Reflexionsagenten, um Ergebnisse zu überprüfen und Strategien zu verfeinern. Entwickler können Prompt-Vorlagen, Speicher-Module und Connector-Integrationen für jede große Sprachmodell verwenden. Das Framework bietet wiederverwendbare Komponenten, Protokollierung und Leistungsmetriken, um die Erstellung autonomer Forschungsassistenten, Inhalts-Pipelines und Datenverarbeitungs-Workflows zu erleichtern.

CrewAI ist ein modular aufgebautes Python-Framework zum Bau vollständig autonomer KI-Agenten. Es bietet zentrale Komponenten wie einen Agenten-Orchestrator für Planung und Entscheidungsfindung, eine Tool-Integrationsschicht für den Anschluss externer APIs oder maßgeschneiderter Aktionen und ein Gedächtnismodul zum Speichern und Erinnern des Kontexts über Interaktionen hinweg. Entwickler definieren Aufgaben, registrieren Werkzeuge, konfigurieren Gedächtnissysteme und starten dann Agenten, die Mehrstufen-Arbeitsabläufe planen, Aktionen ausführen und auf Ergebnisse reagieren können. CrewAI ist ideal für die Erstellung intelligenter Assistenten, automatisierter Workflows und Forschungsprototypen.

Chat MulanAI bietet eine nahtlose Webschnittstelle für natürliche Sprachgespräche mit KI-Modellen. Nutzer können aus mehreren vorkonfigurierten Modellen wählen oder benutzerdefinierte Endpunkte integrieren, Prompt-Vorlagen erstellen und speichern sowie langfristigen Kontext durch persistenten Speicher aufrechterhalten. Die Plattform zeichnet Sitzungsverläufe für Überprüfung, Export oder Zusammenarbeit auf, was effiziente Ideengenerierung, Forschungsunterstützung, Code-Debugging und kreative Schreibunterstützung ermöglicht. Eingebaute Werkzeuge umfassen Stimmungsanalyse, Übersetzung und Formatierungsutils, die Teams und Einzelpersonen helfen, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Produktivität zu steigern.

Claude Code MCP (Memory Context Provider) ist ein in Python geschriebenes CLI-Tool, das die Interaktion mit Anthropic’s Claude Code Modell vereinfacht. Es bietet persistenten Gesprächsverlauf, wiederverwendbare Prompt-Vorlagen und Werkzeuge zum Erstellen, Überprüfen und Refaktorisieren von Code. Entwickler können Befehle für Code-Generierung, automatisierte Änderungen, Diff-Vergleiche und Inline-Erklärungen aufrufen, während sie die Funktionalität durch ein Plugin-System erweitern. MCP erleichtert die Integration von Claude Code in Entwicklungsprozesse für eine konsistentere, kontextbewusste Codierungshilfe.