Beste AI Agent Development Frameworks (2026)

1

Wildcard AI / agents.json

Offene Spezifikation und Plattform, die es AI-Agenten ermöglicht, durch einen agents.json-File API-Workflows zu entdecken und aufzurufen.

5.0 (6)

· freemium

Volle Rezension

Wildcard AI unterhält agents.json, eine Open-Source-Spezifikation, die beschreibt, wie KI-Agenten API-Endpunkte und mehrstufige Workflows finden und aufrufen können. Anstatt Tool-Aufrufe hart zu kodieren oder sich auf fragiles Prompt-Engineering zu verlassen, veröffentlichen Entwickler eine agents.json-Datei neben ihrer API, damit jeder kompatible Agent verstehen kann, welche Aktionen verfügbar sind und wie sie diese verketten kann. Die begleitende Plattform hilft Teams, diese Spezifikationen zu erstellen, zu hosten und zu testen, und bietet Runtime-Tools für Agenten, um agents.json zu parsen und die beschriebenen Workflows gegen echte APIs auszuführen. Sie zielt darauf ab, für KI-Agenten zu leisten, was OpenAPI für traditionelle API-Clients erreicht hat: Integrationen deklarativer und wiederverwendbarer zu machen. Es eignet sich hervorragend für Entwickler, die agentenbasierte Anwendungen erstellen, API-Anbieter, die ihre Dienste agentenbereit machen möchten, und Teams, die nach einer Standardalternative zu modell-spezifischen Funktionsaufrufformaten suchen.

• agents.json-Spezifikation zur Beschreibung von API-Aktionen
• Workflowdefinitionen für die Verkettung mehrerer Endpunkte
• Laufzeitbibliotheken für Agenten-Seitesuche und -Ausführung
• Hosting- und Autorengroßgeräte für agents.json-Dateien
• Kompatibilität mit bestehenden REST-APIs und Authentifizierungsmodellen
• Offene Community und Referenzimplementierungen

2

Strands Agents

Offene-Quellen-SDK für die Erstellung und -Orchestrierung von einzelnen oder mehreren Agentensystemen mit LLMs und Werkzeugintegration

5.0 (5)

· freemium

Volle Rezension

Strands Agents ist eine offene-Quellen-SDK für die Erstellung und -Orchestrierung von einzelnen oder mehreren Agentensystemen mit großen Sprachmodellen (LLMs). Es ermöglicht Entwicklern, Produktionsbereiten Agenten zu erstellen, indem Werkzeuge und Hooks definiert werden. Die SDK unterstützt sowohl Python als auch TypeScript, mit Beispielen für jede Sprache. Strands Agents ermöglicht die Erstellung von benutzerdefinierten Agenten, die mit verschiedenen Werkzeugen und Modellen interagieren können, was komplizierte Arbeitsabläufe und -anwendungen unterstützt. Das Toolkit wurde dafür konzipiert, flexibel zu sein, um es mit verschiedenen LLMs und Cloud-Diensten zu koppeln. Mit über 6.200 GitHub-Sternen hat Strands Agents unter Entwicklern, die fortschrittliche AI-Systeme aufbauen möchten, Popularität gewonnen.

• Bereitgestellte AI-Modell-Konfiguration und -Entwicklung
• Unterstützung von einzelner Codebase für Cloud-Umgebungen
• Generic Output-Parser

3

BabyCatAGI

Leichtbares autonomes Framework für die automatisierte Aufgabenverwaltung

4.8 (6)

· free

Volle Rezension

BabyCatAGI ist eine vereinfachte, modifizierte Version von BabyAGI, die dafür ausgelegt ist, komplexe Aufgaben durch autonome KI‑Agenten zu bewältigen. Sie zerlegt hochrangige Ziele in handhabbare Teilaufgaben, führt sie sequenziell aus und passt ihren Plan anhand von Zwischenergebnissen an, wodurch sie sich für Forschung, Content-Erstellung und mehrstufige Problemlösungen eignet. Das Framework legt Wert auf minimalen Code und Lesbarkeit, wodurch es für Entwickler zugänglich ist, die mit agentischer KI experimentieren wollen, ohne den Overhead größerer Orchestrierungsbibliotheken. Es integriert sich in Sprachmodelle und Web‑Search‑Tools, um Kontext zu sammeln, Probleme zu analysieren und strukturierte Ausgaben zu erzeugen. Als offenes experimentelles Projekt eignet sich BabyCatAGI am besten für die Prototypisierung von Agent‑Workflows, das Erlernen, wie aufgabengetriebene autonome Systeme funktionieren, und die Anpassung von Pipelines an spezifische Automatisierungsbedürfnisse.

• Erstellung und Priorisierung von Aufgabenlisten
• Automatische Ausführung von Unteraufgaben
• Verbindung mit Web-Suche für Kontext
• Zeitlicher Durchführungsablauf
• Leichtgewichtiges Python-Implementierung
• Einsetzung der Ziele und Prompt

4

Awesome MCP Servers

Ein gefördertes Verzeichnis von Model Context Protocol-Servern zur Erweiterung von AI-Assistenten mit Werkzeugen und Daten.

4.8 (5)

· free

Volle Rezension

Awesome MCP Servers ist eine von der Community gepflegte Liste von Model Context Protocol (MCP)-Servern, die KI‑Assistenten mit externen Systemen verbinden. Sie katalogisiert Implementierungen in Kategorien wie Datenbanken, Dateisysteme, Entwicklerwerkzeuge, Produktivitäts‑Apps und Webdienste und erleichtert das Auffinden von Integrationen, die die Fähigkeiten von Modellen erweitern. Die Ressource richtet sich an Entwickler und KI‑Builder, die LLM‑basierten Agenten Zugriff auf reale Daten und Aktionen ermöglichen wollen, ohne jeden Connector von Grund auf neu zu schreiben. Die Einträge enthalten typischerweise Links zu Quell‑Repositories, kurze Beschreibungen und Tags, die den Nutzern helfen, nach Anwendungsfall oder Technologie zu filtern. Da es dem Open-Source 'awesome list'-Format folgt, stammen die Beiträge aus dem breiteren MCP-Ökosystem, und die Liste entwickelt sich gemeinsam mit dem Protokoll weiter.

• Gefördertes Verzeichnis von MCP-Serverimplementierungen
• Nach Domänen und Anwendungsfällen gruppiert
• Verweise auf Quellcode-Repositorys und Dokumentationen
• Covers offizielle und community-gestützte Server
• Öffentlichkeit für Gemeinschaftsbeiträge
• Referenz für die Exploration des MCP-Ökosystems

5

Gemma 3

Ein offenes AI-Modell für Single-GPU-Leistung optimiert, um multimodale Eingaben und über 140 Sprachen unterstützend.

4.8 (5)

· free

Volle Rezension

Gemma 3 ist eine Sammlung leichter, hochmoderner Open‑Modelle, die für den Einsatz auf Geräten konzipiert sind und besonders für die Leistung auf einer einzelnen GPU optimiert wurden. Sie unterstützt multimodale Eingaben und über 140 Sprachen. Das Modell ist in verschiedenen Größen (1 B, 4 B, 12 B und 27 B) erhältlich, sodass Entwickler die am besten zu ihrer Hardware und ihren Leistungsanforderungen passende Variante wählen können. Gemma 3 bietet fortschrittliche Text‑ und Bild‑Reasoning‑Fähigkeiten, ein Kontextfenster von 128 k Token und Function Calling für komplexe Aufgaben. Außerdem gibt es quantisierte Versionen für schnellere Performance und geringeren Rechenaufwand. Das Modell ist Teil von Googles Verpflichtung, nützliche KI‑Technologie zugänglich zu machen, und baut auf derselben Forschung und Technologie auf, die ihren Gemini 2.0‑Modellen zugrunde liegt. Gemma 3 ist darauf ausgelegt, Entwicklern zu ermöglichen, KI‑Anwendungen zu erstellen, die direkt auf Geräten wie Smartphones, Laptops und Workstations laufen. Gemma 3 liefert für seine Größe eine State-of-the-Art-Leistung und übertrifft in ersten menschlichen Präferenzbewertungen andere Modelle wie Llama3-405B, DeepSeek-V3 und o3-mini. Es ermöglicht globale Anwendungen mit sofortiger Unterstützung von über 35 Sprachen und vortrainierter Unterstützung für mehr als 140 Sprachen. Das Modell erlaubt die Erstellung von KI‑gesteuerten Workflows mittels Funktionsaufruf und strukturierter Ausgabe. Die Entwicklung von Gemma 3 umfasste rigorose Sicherheitsprotokolle, wie umfangreiches Data Governance, Ausrichtung an Sicherheitsrichtlinien durch Fine‑Tuning und robuste Benchmark‑Evaluierungen. Die Gemma‑Familie von Open‑Modellen hat eine erhebliche Verbreitung erfahren, mit über 100 Millionen Downloads und einer lebendigen Community, die mehr als 60 000 Gemma‑Varianten erstellt hat. Die Fähigkeiten von Gemma 3 machen es für Entwickler geeignet, die ansprechende Benutzererlebnisse erstellen möchten, die auf einem einzelnen GPU‑ oder TPU‑Host laufen.

• Multimodale AI-Unterstützung
• Verantwortungsbewusstsein in der Entwicklung
• Ausgeprägte Fine-Tunings
• Unterstützung von 140 Sprachen
• Verbesserte Leistung
• Gewichtskompensierte Modelle

6

Rasa

Offener Framework für die Herstellung von Produktionsreif-Chatt- und Sprachassistenten

4.8 (5)

· freemium

Volle Rezension

Rasa ist eine Conversational-AI-Plattform, die Entwicklern hilft, kontextbezogene Chat- und Sprachassistenten mit voller Kontrolle über Daten, Modelle und Bereitstellung zu erstellen. Der Open-Source-Kern übernimmt das Verständnis natürlicher Sprache und die Dialogverwaltung, während Rasa Pro Unternehmensfunktionen wie Analysen, Sicherheitskontrollen und skalierbare Infrastruktur hinzufügt. Rasa Studio bietet eine Low-Code-Oberfläche für Designer und Konversationsteams, um gemeinsam Trainingsdaten, Flows und Tests ohne Code zu erstellen. Zusammen unterstützen die Tools hybride Teams bei der Bereitstellung von Assistenten über Messaging-Kanäle, IVR-Systeme und benutzerdefinierte Anwendungen. Es wird häufig von Unternehmen in den Bereichen Banken, Telekommunikation, Gesundheitswesen und Regierung eingesetzt, wo lokale Bereitstellung, Compliance und Individualisierung erforderlich sind.

• Natürlichersprach-Verständnis-Engine
• Dialog-Management mit anpassungsbaren Aktionen
• Rasa Studio low-code-Oberfläche
• Sprechkommunikation und mehrkanaliger Anpassung
• Konversationsanalysen und Testwerkzeuge
• Unternehmenssicherheitscontrolls und Ausführungskontroll

7

BabyElfAGI

Experimentelle AI-Agent-Framework mit einem modularen Skills-Klasse für dynamische Aufgabenermittlung und -ausführung.

4.8 (4)

· free

Volle Rezension

BabyElfAGI ist eine Weiterentwicklung der BabyAGI-Familie von autonomen Agenten-Frameworks, die dazu dient, zu erforschen, wie Sprachmodelle mehrstufige Aufgaben planen, delegieren und ausführen können. Ihr entscheidender Beitrag ist die Skills-Klasse, die es Entwicklern ermöglicht, wiederverwendbare Fähigkeiten zu definieren, die der Agent bei Bedarf während einer Ausführung mischen, kombinieren und aufrufen kann. Anstatt Workflows fest zu programmieren, stellt BabyElfAGI Aufgabenlisten dynamisch zusammen, indem es überlegt, welche Fähigkeiten verfügbar sind und wie sie zu einem bestimmten Ziel passen. Das macht es zu einer nützlichen Lern‑Sandbox für Agenten‑Architektur, Prompt‑Orchestrierung und Muster der Tool‑Nutzung. Das Projekt richtet sich in erster Linie an Entwickler und Forscher, die mit autonomen Agenten experimentieren, und nicht an Endnutzer, die ein ausgereiftes Produkt suchen.

• Skills-Klasse zum Definieren von Agentenfähigkeiten
• Dynamische Task-Planning- und Decomposition
• Aufruf von Werkzeugen und Funktionen durch den Agenten
• Iterativer Ausführungsloop mit Task-Management
• Erweiterbare Architektur für benutzerdefinierte Fähigkeiten
• Integration mit LLM-APIs wie OpenAI

8

Auto-GPT

Eine open-Source-AI-Agent, die komplexen Aufgaben autonom mithilfe von GPT-Modellen abschließen kann.

4.8 (4)

· free

Volle Rezension

AutoGPT ist eine leistungsstarke Plattform, die es Nutzern ermöglicht, kontinuierliche KI‑Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten, die komplexe Arbeitsabläufe automatisieren. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum einfachen Erstellen, Anpassen und Optimieren von Automatisierungs‑Workflows. Nutzer können entweder ihre eigenen KI‑Agenten von Grund auf entwickeln oder vorgefertigte Agenten aus der Bibliothek der Plattform nutzen. Die Plattform erfordert erhebliche technische Fachkenntnisse für Einrichtung und Hosting, aber die cloud‑gehostete Beta‑Version soll ein nahtloseres Erlebnis bieten. Die Fähigkeiten der Plattform machen sie für eine Vielzahl von Anwendern geeignet, von Entwicklern bis zu Geschäftsleuten. Sie ist für Personen konzipiert, die komplexe Aufgaben oder Workflows automatisieren möchten. Das AutoGPT-Frontend bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die Nutzer mit den KI‑Automatisierungsfunktionen der Plattform interagieren können. Auto-GPT nutzt eine Kombination aus KI und Automatisierung, um seinen Nutzern leistungsstarke Werkzeuge zur Automatisierung komplexer Aufgaben bereitzustellen. Die Plattform verwendet GPT‑Modelle, um ihre KI‑Agenten zu betreiben, die individuell angepasst und konfiguriert werden können, um den jeweiligen Bedürfnissen zu entsprechen. Nutzer können aus einer Reihe von sofort einsatzbereiten Agenten wählen oder ihre eigenen über die intuitive Benutzeroberfläche der Plattform erstellen. Die Plattform ist so konzipiert, dass sie hoch skalierbar ist, wodurch sie für eine Reihe von Anwendungsfällen geeignet ist. Ihre Fähigkeit, komplexe Aufgaben und Workflows zu automatisieren, macht sie zu einer attraktiven Option für Unternehmen und Einzelpersonen, die ihre Abläufe optimieren möchten. Allerdings können die technischen Anforderungen und der Einrichtungsprozess der Plattform für einige Nutzer abschreckend sein. Außerdem befindet sich die cloudgehostete Beta noch in der Entwicklungsphase und ist möglicherweise nicht für alle Nutzer verfügbar. Trotz dieser Einschränkungen bietet AutoGPT ein leistungsstarkes Werkzeug zur Automatisierung komplexer Aufgaben und Workflows.

• Agentenbauer- und Anpassungstools
• Fähigkeiten zur Workflowverwaltung und -optimierung
• Benutzerbereitzeige AI-Agenten
• Steuerung und -deployment von Agenteninteraktionen
• Benutzerfreundliche und skalierbare AI-Agenten

9

memU

Open-Source-Agentic-Memory-Framework für 24/7 proaktive KI-Agenten mit Dateisystem-Speicher, Intentionserkennung und geringeren Token-Kosten.

4.8 (4)

· freemium

Volle Rezension

Agentic-Memory-Framework, das menschliche Interaktionen, Dokumente, Bilder, Audio, URLs, Logs und lokale Dateien im Speicher als Index-, Skill- und Memory-Ebenen (Ordner/Kategorien), Dateien (Items), Quellartefakte, Links, Zusammenfassungen und Einbettungen speichert. Agenten durchlaufen diesen zusammengestellten Arbeitsbereich und extrahieren Profile, Ereignisse, Wissen, Verhalten, Fähigkeiten und Tool-Speicher aus rohen Quellen. Anschließend werden wiederverwendbare Muster und Workflows automatisch aus Toolspuren erstellt und kontinuierlich bei jedem memorize()-Aufruf verfeinert, anstatt sie neu zu lernen. Unterstützt Speicher-Backends in-Memory, SQLite oder PostgreSQL (verweis auf URLs: src/tree.py), SQLite oder PostgreSQL (Standard: In-Memory). Benutzte ASTLib-Bibliotheken: astroid & cProto. Kernfunktionen: Multi-Memory-Organisation, Agentenspezifische Intent-Erkennung, benutzerdefiniertes Skill-Lernen und mehrspurige, historienbasierte Erinnerungsfunktion.

• Multimodale Aufnahme von Gesprächen, Dokumenten, Bildern, Videos, Audio, URLs und Logs
• Zusammengefasster Memory-Arbeitsbereich mit Persistenz von Index-, Skill- und Memory-Ebenen
• Typisierte Speicherextraktion aus Rohdaten
• Selbstentwickelnde Fähigkeiten durch automatische Extraktion wiederverwendbarer Tool-Muster und Workflows
• Selbstorganisierende Ordner mit automatischem Aufbau von Kategorien, Links, Zusammenfassungen und Einbettungen

10

Chroma

Ein offener Vektor-Datenspeicher und -Verankerungsengine für die Erstellung von retoureierten AI-Anwendungen.

4.8 (4)

· free

Volle Rezension

Chroma ist eine Open-Source‑Vektor‑Datenbank und Embedding‑Engine für den Aufbau von retrieval‑augmented KI‑Anwendungen. Sie basiert auf Objektspeicherung und bietet eine skalierbare, serverlose Infrastruktur zur Unterstützung von Vektor‑, Volltext‑, Regex‑ und Metadatensuche. Die Architektur von Chroma umfasst eine Abfrageebene mit einem schnellen Memory-Cache und einem SSD-Cache sowie eine Speicherebene, die Objektspeicher mit automatischem Data‑Tiering nutzt. Sie unterstützt verschiedene Funktionen wie Sparse Vector Search, Lexical Search, Full‑Text Search und Metadata Search. Chroma ist so konzipiert, dass es den Objektspeicher voll ausnutzt, mit automatischem, abfragebezogenem Daten‑Tiering und Caching. Dieser Ansatz ermöglicht eine latenzarme Suche und skaliert mit der Nutzung. Chroma ist ebenfalls für Unternehmen konzipiert und bietet ein sicheres, konformes und skalierbares Suchsystem mit einer Null‑Ops‑Story. Es unterstützt BYOC in einer VPC sowie Multi‑Cloud/Multi‑Region‑Replikation und sorgt so für ein robustes und skalierbares Suchsystem. Zu seinen Funktionen gehören Dataset-Versionierung, A/B-Tests und Roll‑outs, wodurch es eine robuste Lösung für den Aufbau von retrieval‑augmented KI‑Anwendungen darstellt.

• Dünnschichtvektorschlag
• Lexikalisches Suchen (BM25, SPLADE)
• Vektorschlag
• Semantische Ähnlichkeitsuche
• Volltextsuchen
• Trigram- und Regulärdrucksuche