llm-agents

Autoharness – eine selbstlernende Skill-Ebene für Claude Code – extrahiert Fähigkeiten aus Ihren echten Sitzungen, aktualisiert sie während der Arbeit und entfernt nicht mehr genutzte. Kein Daemon, kein Benchmark.

Forschungspapiere zu autonomen Agenten (LLMs). Täglich aktualisiert.

Über 80 produktionsreife KI-Agenten-Beispiele in Python – Erstellen Sie autonome Agenten, Multi-Agenten-Systeme und agentische KI mit uAgents, ASI:One, MCP, A2A, LangChain, CrewAI, Gemini, Claude und OpenAI.

Stresstest für KI-Reviews vor der Einreichung von Forschungspaketen. Eine Claude-Code-Fähigkeit: Review, Urteil, Überarbeitung, Verifizierung.

Agent OS: Fachagenten in einem Hub behalten, pro Aufgabe einen temporären Orchestrator starten. Local-first, funktioniert mit jedem Modell.

Govern, Observe, Direct – ein Echtzeit-Kontrollraum für Agentengesellschaften

Agenten-Gedächtnis für LLMs: 30 ausführbare Jupyter Notebooks zu Konversationspuffern, Vektorspeichern, Wissensgraphen, episodischem und semantischem Gedächtnis, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, LoCoMo-Benchmarks und Produktionsmustern.

Open-Source-Autoresearch, angetrieben von autonomen Coding-Agenten. Führen Sie Claude Code, OpenCode und Codex mit Bewertung, gemeinsam genutztem Wissen und Multi-Agenten-Evolution aus. Akzeptiert bei COLM 2026.

Eine kuratierte Liste von großartigen Artikeln, Personen, Anwendungen, Software-Bibliotheken und Projekten rund um den Bereich Wissensmanagement.

Die Fundamentschicht für agentische Intelligenz.

Ein Codex-Plugin zum Ausführen von Optimierungsschleifen innerhalb einer Codebasis. Nützlich, wenn Sie ein messbares Ziel und viele mögliche Änderungen zum Ausprobieren haben: Testlaufzeit, Build-Geschwindigkeit, Bundle-Größe, Modellverlust, Lighthouse-Scores, Speichernutzung, Abfrage-Latenz oder jede andere Metrik, die aus einem Skript ausgegeben werden kann.

More is Different. Eine Multi-Agenten-Welt-Engine, in der KI-Agenten leben, sprechen, konkurrieren und sich verbünden.

🏆 Kuratierte, bewertete Liste von AI-Agent-Harnesses (100+) – inklusive MCP-Server, llms.txt & JSON, damit Agents sie ebenfalls empfehlen können. Wöchentlich aktualisiert.

MobileGym: Eine verifizierbare und hochparallele Simulationsplattform für die Forschung zu mobilen GUI-Agenten · Im Browser laufender Android-Emulator · Browser-hosted Android Simulator · Verifizierbare Evaluierung · Skalierbares Online-RL-Training

Erstellen Sie ganz einfach LLM-Tools und -Agenten mit einfachen Bash-, JavaScript- oder Python-Funktionen.

Das offizielle Repository zu „Position: Agentic Evolution is the Path to Evolving LLMs“.

Die umfassendste, kontinuierlich aktualisierte Sammlung von über 100 destillierten Persönlichkeits-Skills | Multi-Agenten-Systeme | Prominente, Regisseure, Experten, antike Texte, Anime, Berufswelt und Emotionen

Ein automatisierter KI-Autor für Forschungsarbeiten, basierend auf der Implementierung von Googles PaperOrchestra-Papier durch ein Skills-Benchmark + Autoraters mit einem beliebigen Coding-Agenten (Claude Code, Cursor, Antigravity, Cline, Aider). Keine API-Schlüssel, keine LLM-SDKs.

Open-source infrastructure that turns scattered SKILL.md files into curated, retrieval-ready agent-skill corpora—with retrieval and evaluation tooling included.

Eine Open-Source-LLM-basierte Showcase-Workflow für die automatisierte tägliche Nachrichtenerfassung, angetrieben durch das Agently AI-Anwendungsentwicklungsframework.

AgentLab: Ein Open-Source-Framework zur Entwicklung, zum Testen und zum Benchmarking von Web-Agenten für verschiedene Aufgaben, ausgelegt auf Skalierbarkeit und Reproduzierbarkeit.

Multi-Agent + Automation: Workflows, Automation, Self-Improving Agents

Ein verteiltes Framework für LLM-Agenten.

Eine kuratierte Liste großartiger Ressourcen für quantitative Investment- und Handelsstrategien mit Fokus auf Anwendungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Finanzwesen.

A curated, battle-tested AI-coding toolkit: Claude Code plugins, subagent orchestration, quality gates, and ready-to-copy prompts, extracted from real production use.

EMNLP 2026 Hauptkonferenzbeitrag: MASCOT: Auf dem Weg zu Multi-Agenten sozio-kollaborativen Begleitsystemen (https://arxiv.org/abs/2601.14230)

Ein automatisiertes KI-Agenten-Tool zum Plotten von Daten im Stil beliebiger wissenschaftlicher Publikationen.

🌍 AppWorld: A Controllable World of Apps and People for Benchmarking Function Calling and Interactive Coding Agent, ACL'24 Best Resource Paper.

A next-generation automatic algorithm design platform, making automated algorithm design more accessible and easier to use

The action firewall for AI agents. Enforce policy and human approval before risky tool calls, shell commands, workflows, and production changes, with auditable evidence.