llm-agents

Ein ultra-leichtgewichtiges, Open-Source, selbstgehostetes persönliches AI-Agent-Framework in Python mit WebUI, Tools, Speicher, MCP, Multi-Agenten-Workflows, Automatisierung und Chat-Apps.

Kostenlose Large-Model-API, die kostenlose Aufrufe von GPT, DeepSeek und anderen Mainstream-Modellen unterstützt, kostenlose Quota von 10000 Punkten, täglich aktualisiert! Darüber hinaus Preise zu 1‑2 des offiziellen Preises!

Vollständig lokale Manus KI. Keine APIs, keine $200 monatlichen Rechnungen. Genieße einen autonomen Agenten, der denkt, das Web durchsucht und codet – nur die Kosten für Strom.

Beständige, dateibasierte Planung für KI-Coding-Agenten und langfristige Aufgaben. Crash-sichere Markdown-Pläne, Sitzungs-Wiederherstellung nach /clear und Kompaktierung, pro-Turn-Re-Injection gegen Context-Rot, deterministisches Completion-Gate. Manus-style. Installieren über npm, den Claude Code Plugin-Marktplatz oder über npx-Skills. Codex, Cursor, OpenCode, 60+ Agenten.

Vollständig autonome und sich selbst weiterentwickelnde Forschung von der Idee bis zum Paper. Chatte über eine Idee. Erhalte ein Paper. 🦞

Pocket Flow: Vom Codebasis zum Tutorial

Eine dreisprachige (繁中 / English / 简中) Lern-Roadmap für Agentic AI: von den LLM-Grundlagen bis zu Multi-Agenten-Systemen, mit über 240 kuratierten Ressourcen und praktischen Beispielen.

🏝️ OASIS: Open Agent Social Interaction Simulations mit einer Million Agenten.

Eko (Eko Keeps Operating) – Erstellen Sie produktionsreife agentenbasierte Workflows mit natürlicher Sprache – eko.fellou.ai

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.

„Paper2Slides: Vom Paper zur Präsentation mit nur einem Klick“

Das weltweit erste vereinheitlichte virtuelle Dateisystem für KI-Agenten

Mirix ist ein Multi-Agenten-Persönlichkeitsassistent, der entwickelt wurde, um Bildschirmaktivitäten zu verfolgen und Benutzerfragen intelligent zu beantworten. Durch die Erfassung visueller Echtzeitdaten und deren Konsolidierung in strukturierte Speicher verwandelt Mirix rohe Eingaben in eine reichhaltige Wissensbasis, die sich an Ihre digitalen Erlebnisse anpasst.

Eine Python-Bibliothek zum Erstellen von KI-Agenten, die die volle Leistung von Google Antigravity nutzen.

Eine Blueprint-gesteuerte AutoResearch-Laufzeitumgebung zur Orchestrierung von KI-Forschungsworkflows, von der Ideengenerierung und Experimenten bis hin zum Schreiben von Arbeiten und Peer-Reviews.

RAGEN nutzt Reinforcement Learning, um LLM-Reasoning-Agenten in interaktiven, stochastischen Umgebungen zu trainieren.

Eine kuratierte Liste von autonomen Verbesserungsschleifen, Forschungsagenten und Systemen im Autoresearch-Stil, inspiriert von Karpathys Autoresearch.

No-Code-Multi-Agenten-Framework zum Erstellen von LLM-Agenten, Workflows und Anwendungen mit Ihren Daten

verl-agent ist eine Erweiterung von veRL, entwickelt für das Training von LLM/VLM-Agenten mittels RL. verl-agent ist zudem der offizielle Code zum Paper „Group-in-Group Policy Optimization for LLM Agent Training“.

AssetOpsBench - Industrie 4.0: Ein einheitlicher Benchmark und Framework zum Erstellen, Orchestrieren und Evaluieren domänenspezifischer KI-Agenten für den Betrieb und die Wartung von Industrie-4.0-Assets, mit über 460 Szenarien, 5 Spezialagenten (IoT, FMSR, TSFM, Work Order, ...) und Multi-Agenten-Orchestrierungsblaupausen (MetaAgent, AgentHive) über MCP.

Backtestbare KI-Trading-Agenten und Python-Algorithmus-Trading-Strategien für Aktien, Optionen, Krypto, Futures, Devisen, SEC-Einreichungen, FRED-Makrodaten und echte Broker.

Ein Index des LangChain- und LangGraph-Ökosystems: Konzepte, Projekte, Tools, Templates und Leitfäden für LLM- und Multi-Agenten-Anwendungen.

[ICML 2024] LLMCompiler: Ein LLM-Compiler für paralleles Funktionsaufrufen

"VideoAgent: All-in-One Agentic Framework für Videoverständnis, -bearbeitung und -neuerstellung"

Komplettlösung zum Erstellen von KI-gestützten Produkten und Unternehmen mit Stripe.

Eine kuratierte Sammlung von KI-Agenten-Forschungspapieren aus dem Jahr 2026 zu den Themen Agenten-Engineering, Speicher, Evaluierung, Workflows und autonome Systeme.

Offizielles Repository für „TheoremExplainAgent: Towards Video-based Multimodal Explanations for LLM Theorem Understanding“ [ACL 2025 Oral]

Referenzcode für das Meta-Harness-Paper.

verwandelt Ihre Codebasis in eine Autoresearch-Schleife – ermittelt, was gemessen werden muss, instrumentiert den Benchmark und führt dann eine Baumsuche mit parallelen Subagenten durch.

Ein Satz erstellt eine KI-gesteuerte Welt – generiere Karten, Charaktere und beobachte, wie Geschichten von selbst entstehen.