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Baue ein Agent-Harness und steuere es von Anfang bis Ende. Open-Source-SDK für KI-Agenten in Produktion für Python & TypeScript – jedes Modell, jede Cloud.

NeMo Guardrails ist ein Open-Source-Toolkit zum einfachen Hinzufügen programmierbarer Schutzmaßnahmen zu LLM-basierten Dialogsystemen.

Plano ist ein KI-nativer Proxyserver und Data Plane für Agenten-Apps. Intelligentes LLM-Routing, Observability, Agenten-Orchestrierung und Guardrails, damit Sie sich auf die Kernlogik Ihrer Agenten konzentrieren können.

TalkToFigma: MCP-Integration zwischen KI-Agenten (Cursor, Claude Code, Codex) und Figma, die es agentischer KI ermöglicht, mit Figma zu kommunizieren, um Designs zu lesen und programmatisch zu ändern.

Ein Protokoll der Dinge, die ich lerne

AppAgent: Multimodale Agenten als Smartphone-Benutzer, ein auf LLMs basierendes multimodales Agenten-Framework zur Bedienung von Smartphone-Apps.

Deployen Sie KI-Agenten in Minuten statt in Monaten auf Google Cloud. Produktionsreife Vorlagen mit integrierter CI/CD, Evaluierung und Observability.

Lernen Sie KI und LLMs von Grund auf mit kostenlosen Ressourcen

Die CLI und Skills, die jeden Coding-Assistenten zu einem Experten für das Erstellen, Evaluieren und Bereitstellen von KI-Agenten auf Google Cloud machen.

Kontextgraph für AI-Native SDLC

Autonomer Hacking-Agent für Red Teams

Die Open-Source-Plattform für die Entwicklung von KI-nativen Anwendungen.

Ein KI-gestütztes Data-Science-Team aus Agenten, das Ihnen hilft, gängige Data-Science-Aufgaben zehnmal schneller zu erledigen.

Entfernt sichtbare und unsichtbare KI-Wasserzeichen sowie Herkunftsmetadaten aus Bildern und Videos. Python-Bibliothek und CLI für SynthID, C2PA, EXIF, IPTC, XMP und gängige generative KI-Markierungen.

H2O LLM Studio – Ein Framework und eine No-Code-GUI zum Fine-Tuning von LLMs. Dokumentation: https://docs.h2o.ai/h2o-llmstudio/

Eine universelle AIGC-Video-Engine: Vom Skript zum fertigen Film in einer Pipeline – Dramen, Werbung, Produktvideos, Otome-Spiele und mehr.

Kuratierte Liste der besten echten Open-Source-KI-Projekte, -Modelle, -Tools und -Infrastrukturen. Tägliche Updates.

Koog ist ein JVM- (Java und Kotlin) Framework zum Erstellen vorhersehbarer, fehlertoleranter und unternehmensklarer KI-Agenten über alle Plattformen hinweg – von Backend-Diensten bis hin zu Android und iOS, JVM und sogar Browser-Umgebungen. Koog basiert auf unserer Expertise bei KI-Produkten und bietet bewährte Lösungen für komplexe LLM- und KI-Probleme.

Agent-Framework für die JVM. Aussprache: Em-BAY-bel /ɛmˈbeɪbəl/

Ein AI Gateway, eine Registry und ein Proxy vor beliebigen MCP-, A2A- oder REST/gRPC-APIs, der einen einheitlichen Endpunkt mit zentralisierter Erkennung, Schutzmechanismen und Verwaltung bereitstellt. Optimiert Agenten- und Tool-Aufrufe und unterstützt Plugins.

Das Python Risk Identification Tool für generative KI (PyRIT) ist ein Open-Source-Framework, das Sicherheitsexperten und Ingenieuren helfen soll, Risiken in generativen KI-Systemen proaktiv zu erkennen.

🤖 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 for 𝗳𝗿𝗲𝗲 how to 𝗯𝘂𝗶𝗹𝗱 an end-to-end 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻-𝗿𝗲𝗮𝗱𝘆 𝗟𝗟𝗠 & 𝗥𝗔𝗚 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺 using 𝗟𝗟𝗠𝗢𝗽𝘀 best practices: ~ 𝘴𝘰𝘶𝘳𝘤𝘦 𝘤𝘰𝘥𝘦 + 12 𝘩𝘢𝘯𝘥s-on 𝘭𝘦𝘴𝘴𝘰𝘯𝘴

Technische Ressourcen für KI-Entwickler zum Erstellen von Anwendungen, Agenten und Systemen unter Verwendung der Oracle AI Database und von OCI-Diensten

MongoDBs Generative AI Showcase: Eine umfassende Sammlung von Beispielen und Beispielanwendungen zu Retrieval-Augmented Generation (RAG), KI-Agenten und branchenspezifischen Anwendungsfällen.

AdalFlow: Die Bibliothek zum Erstellen und automatischen Optimieren von LLM-Anwendungen.

Multimodale generative Medien-Skills für KI-Agents (Claude Code, Cursor, Gemini CLI). Hochwertige Bild-, Video- und Audio-Generierung powered by muapi.ai.

Eine kuratierte Liste von Ressourcen zur Nutzung von LLMs für die Entwicklung wettbewerbsfähigerer Förderanträge.

Ein modularer Agentic RAG mit LangGraph — lernen Sie Retrieval-Augmented Generation Agents in wenigen Minuten.

Ultraschnelle KI-Entscheidungsfindung und intelligente Verarbeitung multimodaler Daten.

Synthetische Datengenerierung für tabellarische Daten