multi-agent

Open-WebUI Tools ist ein modulares Toolkit zur Erweiterung und Bereicherung Ihrer Open-WebUI-Instanz, das sie in eine leistungsstarke KI-Workstation verwandelt. Mit über 15 spezialisierten Tools, Funktions-Pipelines und Filtern unterstützt dieses Projekt akademische Forschung, agentenbasierte Autonomie, multimodale Kreativität, Workflows und mehr.

Ein innovatives Agent Framework, angetrieben von einer KG Engine

KI-gestütztes Multi-Agenten-System, das Codebasen automatisch analysiert und eine umfassende Dokumentation erstellt. Bietet GitLab-Integration, gleichzeitige Verarbeitung und Unterstützung für mehrere LLMs.

Das agentische Betriebssystem Ihres Unternehmens.

KI-basiertes Aktienanalyse- und Handelssystem

🐝 Multi-Agenten-Schwarmkoordination für OpenCode mit Lernfähigkeiten, Agenten-Problemverfolgung und -Verwaltung

Principia extrahiert wiederverwendbare Prinzipien, komponiert diese zu nachverfolgbaren Forschungsideen und hilft Forschern zu überprüfen, warum eine Idee einen Test wert sein könnte.

Control Room-First-Vorlage zur Verwaltung von Hermes-Agenten von einem VPS-Agenten an Spezialistenteams und orchestrierte Workflows

Eine produktionsorientierte KI-Workflow-Runtime zum Erstellen, Validieren, Wiederherstellen und Bereitstellen komplexer KI-Workflows als zuverlässige Dienste.

Claude Code-Plugin, das mehrere KI-Coding-Agenten dieselbe Frage stellt und deren Antworten nebeneinander anzeigt. Gemini, OpenAI, Grok, Perplexity und Kimi über API; codex, antigravity, grok und kimi CLIs über Abonnement-Authentifizierung; ollama lokal.

Orchestrierungsschicht für mehrere Modelle für Claude Code — das Frontier-Modell plant, günstigere Modelle führen aus, Verifizierung sichert die Qualität. Installation mit einem Prompt.

AINL hilft dabei, KI von einem „intelligenten Gespräch“ in einen „strukturierten Mitarbeiter“ zu verwandeln. Es wurde für Teams entwickelt, die KI-Workflows erstellen, die mehrere Schritte, Status und Speicher, Werkzeugnutzung, wiederholbare Ausführung, Validierung und Kontrolle sowie eine geringere Abhängigkeit von langen Prompt-Schleifen erfordern. AINL ist ein kompaktes, graph-kanonisches, KI-natives Programmiersystem für (LESEN: README)

Open-Source, selbst gehostete KI-Agenten-Runtime und Multi-Agenten-Framework für autonome Agenten-Schwärme. Agenten-Speicher, MCP-Tools, Zeitpläne, Delegation und über 23 LLM-Provider (Claude, GPT, Gemini, OpenRouter, Ollama). Eine praktische Alternative zu Claude Code und LangChain.

ScienceClaw ist ein persönlicher Forschungsassistent, entwickelt mit LangChain DeepAgents und der AIO-Sandbox-Infrastruktur, mit einer völlig neuen Architektur jenseits von OpenClaw. Er bietet höhere Sicherheit, bessere Transparenz und eine benutzerfreundlichere Erfahrung.

Implementierung von Gamma-World: Generative Multi-Agent World Modeling Beyond Two Players

DataBuff ist ein KI-nativ aufgebautes APM auf Basis von OpenTelemetry mit Multi-Agenten-Fehlerbehebung direkt nach der Installation.

BenchMARL ist eine Bibliothek für Benchmarking im Bereich Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). BenchMARL ermöglicht den schnellen Vergleich verschiedener MARL-Algorithmen, -Aufgaben und -Modelle, gestützt auf die zwei Kernprinzipien: Reproduzierbarkeit und Standardisierung.

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.

Ein entwicklungsorientiertes Visualisierungs-Toolkit.

Die .NET-Bibliothek zum Erstellen von KI-Agenten mit über 30 integrierten Konnektoren.

Autonomer KI-Agent auf Betriebssystemebene mit Langzeitgedächtnis, Multi-Agenten-Koordination, Titan Chronos Scheduler und Moltbot Social Core

Das Meta-Harness für KI-Agenten: Erstellen Sie Ihr eigenes fokussiertes, gebrandetes Agenten-Harness mit npx CLI, MCP-Server, Speicher, Lernschleife und signierten Releases. Kompatibel mit Claude Code, Codex, pi.dev, Hermes, OpenClaw und RVM (hardwareisolierte Sandbox).

Eine Sammlung von Multi-Agenten-Umgebungen basierend auf OpenAI gym.

API zum Ausführen von VirtualHome, einem Multi-Agenten-Haushaltssimulator

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

TypeScript KI-Agenten-Framework: kognitives Gedächtnis, Laufzeit-Werkzeugerstellung, Multi-Agenten-Orchestrierung, 11 LLM-Anbieter.

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

Planen, Erstellen und Ausliefern – mit einem Team aus KI-Agenten statt nur einem

VMAS ist ein vektorisierter, differenzierbarer Simulator für effizientes Benchmarking im Multi-Agent Reinforcement Learning. Er besteht aus einer in PyTorch geschriebenen 2D-Physik-Engine und einer Reihe anspruchsvoller Multi-Roboter-Szenarien. Weitere Szenarien lassen sich über eine einfache, modulare Schnittstelle implementieren.

TypeScript-Framework ohne Abhängigkeiten für KI-Agenten in der Produktion: dauerhafte Ausführung, Langzeitgedächtnis, hybrides RAG, MCP-Tool-Aufrufe, Human-in-the-Loop-Freigabe, Planung und CodeAct-Sandboxes. Eine Streaming-API für Claude, GPT, Gemini, Grok, Mistral und DeepSeek — Node, Bun, Deno, Serverless und Edge.