Best AI Agent Development Frameworks (2026)

1

Wildcard AI / agents.json

Open spec and platform that lets AI agents discover and call API workflows through an agents.json file.

5.0 (6)

· freemium

Puna recenzija

Wildcard AI maintains agents.json, an open-source specification that describes how AI agents can find and invoke API endpoints and multi-step workflows. Instead of hardcoding tool calls or relying on brittle prompt engineering, developers publish an agents.json file alongside their API so any compatible agent can understand what actions are available and how to chain them. The accompanying platform helps teams author, host, and test these specs, and provides runtime tooling for agents to parse agents.json and execute the described workflows against real APIs. It aims to do for AI agents what OpenAPI did for traditional API clients, making integrations more declarative and reusable. It is well suited to developers building agentic applications, API providers who want their services to be agent-ready, and teams looking for a standard alternative to per-model function calling formats.

• agents.json specification for describing API actions
• Workflow definitions for chaining multiple endpoints
• Runtime libraries for agent-side discovery and execution
• Hosting and authoring tools for agents.json files
• Compatibility with existing REST APIs and auth schemes
• Open-source community and reference implementations

2

Strands Agents

Open‑source SDK for building and orchestrating single or multi‑agent systems with LLMs and tool integration.

5.0 (5)

· freemium

Puna recenzija

Strands Agents is an open-source SDK for building and orchestrating single or multi-agent systems with Large Language Models (LLMs) and tool integration. It allows developers to create production-ready agents by defining tools and hooks. The SDK supports both Python and TypeScript, with examples provided for each. Strands Agents enables the creation of custom agents that can interact with various tools and models, facilitating complex workflows and applications. The toolkit is designed to be flexible, allowing users to integrate it with different LLMs and cloud services. With over 6,200 GitHub stars, Strands Agents has gained popularity among developers looking to build advanced AI systems.

• Built-in AI model customization and development
• Single codebase support for cloud environments
• Generic output parsers

3

BabyCatAGI

Lakši autonomni framework za inteligentne agente za učinkovitiju automatizaciju zadataka

4.8 (6)

· free

Puna recenzija

BabyCatAGI je pojednostavljena i modificirana verzija BabyAGI dizajnirana za izvršenje složenih zadataka korištenjem samostalnih AI agenata. Razdvaja visoko razvijene ciljeve na upravljaljive podzadaće, izvršava ih u seriji, i prilagođava svoj plan temeljem intermedijarnih rezultata, čime je pogodno za istraživanje, stvaranje sadržaja i rješavanje višestolnih problema. Pogon usredotočuje se na minimum koda i čitljivost, što ga čini dostupnim razvojačima koji žele eksperimentirati s agentno AI bez prekomjerne terete većih orkestracijskih biblioteka. Integrira se s jezičnim modelima i veb pretraživanjem alata za skupljanje konteksta, razmišljanje kroz probleme i proizvodnju struktuiranih izlaznih vrijednosti. Kao otvoreni eksperimentalni projekt, BabyCatAGI odgovoran je za prototipiranje protokola agenta, učenje kako se kozajnstveni sustavi koji vode tasks operiraju, te prilagođavanje tokova za specifične potrebe automatisation.

• Kreiranje i prioritarisanje zadataka
• Autonomno izvršavanje prethodnih zadataka
• Integracija web pretraživača za kontekst
• Radni tok različite logike
• Lakši implementacijski sustav Python
• Konzistentno korištenje ciljeva i provokacija

4

Awesome MCP Servers

Kurirana direktorij modela kontekstualnog protokola za proširenje pomoćnika AI sa oruđima i podacima.

4.8 (5)

· free

Puna recenzija

Awesome MCP Servers je zajednički održavan lista servera Model Context Protocol (MCP) koji povezuje asistentima inteligentnih sustava s vanjskim sustavima. U svom katalogu nalaze se implementacije iz različitih kategorija kao što su baze podataka, datotečni sustavi, alati za razvoj, aplikacije za produktivnost i web usluge, čime se omogućava jednostavnije otkrivanje integracija koje proširuju mogućnosti modela. Ovu resursu su namijenjeno tvorcima softvera i izmajlovcima AI sustava koji žele dati LLM temeljunim agentima pristup stvarnim svjetskim podacima i aktivnostima bez potrebe pisati svaku poveznicu od nula. Uključene su obično poveznice na izvorne repozitorije, kratke opise i oznake koje pomažu korisnicima filterati prema korisnom slučaju ili tehnologiji. Zbog toga što prati otvoreni izvor 'super lista' formata, doprinos dolazi od šire MCP ekosustava, a lista evoluira uz sam protokol.

• Kurirana lista implementacija servera MCP
• Kategorizirano po području i slučaju korištenja
• Poveznice na izvorni repozitorij i dokumentaciju
• Ovlašćeno i zajednička razlića
• Pružaju se mogućnosti zajedničkih doprinosa
• Referenca za tješću eksploataciju ekosustava MCP

5

Gemma 3

Otvorenog koda AI model optimiran za pojedinačnu performantu GPU, podržava multimodalne ulazne podatke i više od 140 jezika.

4.8 (5)

· free

Puna recenzija

Gemma 3 je kolekcija lakih, najnovijih otvorenih modela dizajniranih za izvršavanje na uređajima, posebno optimiziranih za performanse na uređajima s jednim GPU procesorom. Podržava više ulaza ( multimodalne) i više od 140 jezika. Model je dostupan u različitim veličinama (1B, 4B, 12B, i 27B), što omogućava razvojaocima izbor najboljeg kompromisa između potrebenog hardvera i performansi. Gemma 3 nudi napredne mogućnosti tekstualnog i vizualnog razuma, okvir konteksta od 128k-tokena i pozivanje funkcija za složenije zadatke. Uključuje i kvantizirane verzije za lakše performanse i smanjene računarske zahtjeve. Model je dio Googleove namjere koji omogućava pristup korisnim tehnologijama AI i temelji se na istraživanjima i tehnikama koje upravljaju njihovim Gemini 2.0 modelima. Gemma 3 dizajniran je da omogućava razvojaocima stvaranje aplikacija AI koji se mogu izvršavati direktno na uređajima kao što su telefone, laptopi i radne stanice. Gemma 3 isprijeda savremene performanse za svoju veličinu, pobijedivši druge model u pračuvstvenoj procjeni preferencija kao što su Llama3-405B, DeepSeek-V3 i o3-mini. Omogućava globalne primjene uz prilagođeno podržavanje za više od 35 jezika, te preobrazbe podrške za više od 140 jezika. Model omogućava stvaranje tokova AI-uređenih tokova upisujući funkcije i strukturirani izlaz. Razvoj Gemme 3 uključivao je stroga sigurnosna protokola, kao što su opsežna upravljivanje podacima, učinak sigurnosnih politika pri fine-tuningu, te robustni vrednovanje referentnih standarda. Gemma3 porodica otkrivenih modela ugledala je značajan uspjeh, uz više od 100 milijuna preuzimanja i živahnu zajednicu koja je stvorila više od 60 000 varijanata Gemma. Moći Gemme 3 čine je primjerno za razvijače koji traže stvaranje ugodnih korisničkih iskustava koji se mogu prilagoditi pojedinoj GPU ili TPU domaćin.

• podrška multimodalnog AI-a
• razvoj fokusiran na odgovornost
• širi proces fine-tuning
• podrška 140 jezika
• poznatija performanca
• features

6

Rasa

Open-source framework for building production-grade chat and voice assistants

4.8 (5)

· freemium

Puna recenzija

Rasa is a conversational AI platform that helps developers build contextual chat and voice assistants with full control over data, models, and deployment. Its open-source core handles natural language understanding and dialogue management, while Rasa Pro adds enterprise features like analytics, security controls, and scalable infrastructure. Rasa Studio provides a low-code interface for designers and conversation teams to collaborate on training data, flows, and testing without writing code. Together, the tools support hybrid teams shipping assistants across messaging channels, IVR systems, and custom applications. It is commonly used by enterprises in banking, telecom, healthcare, and government where on-premise deployment, compliance, and customization are required.

• Natural language understanding engine
• Dialogue management with custom actions
• Rasa Studio low-code interface
• Voice and multi-channel integrations
• Conversation analytics and testing tools
• Enterprise security and deployment controls

7

BabyElfAGI

Frameworks experimentalni agent za dinamično planiranje i izvršavanje zadataka uz modularni klasu Skills.

4.8 (4)

· free

Puna recenzija

BabyElfAGI je nastavak u obitelji BabyAGI autonomnih agentkih okviša, dizajniran za istraživanje načina kako mogu modeli jezika planirati, uvjetovati ili izvršiti višestruke korake. Njegova određujuća zamisao jest klasa Skills, koja dopušta razvojiteljima da definiraju podupirane vještine koje agent može kombinirati, izmjenjivati ili pozivati kao treba tijekom izvršenja. BabyElfAGI dinamično sastavlja zadatake u spisku umjesto tvrdog koda, razmišljajući o tome koje su vještine dostupne i kako se prilagođavaju dati cilju. Time postaje upotrebno kao sandbox za učenje arhitekture agenata, upravljačke pozadine za upite i mrežu uzoraka za uporabu alata. Cilj projekta je najviše upućen razvojači i istraživači koji eksperimentiraju s autonomnim agentima umjesto korisnika koji traže zaobljeni proizvod.

• Klasa Skills za definiranje sposobnosti agenta
• Dinamično planiranje i dekompozicija zadataka
• Invikacija alata i funkcija uz pomoć agenta
• Iterativni ciklus izvršenja s upravljanjem zadatacima
• Arhitektura za proširenje sa potrebnim vještinama
• Povezivanje s API-jevima LLM kao što je OpenAI

8

Auto-GPT

Otvoren-kodna AI agenta sposobna neovisno kompleksne zadatke obavljati upotrebom modela GPT.

4.8 (4)

· free

Puna recenzija

Auto-GPT je snažna platforma koja korisnicima omogućava stvaranje, implementaciju i upravljanje neprekidnim agentima AI koji automatisiraju kompleksne radnje. Osnovna karoserija platforme uključuje intuitivni interfejs za gradnju, modificiranje i optimalizaciju automatskih tokova rada, što omogućava lako upotrijebanje. Korisnici mogu izgradi vlastite agente AI od podloge ili upotrijebiti prekonfigurirane agente iz platformine biblioteke. Platforma zahtijeva značajne tehničke vještine za postavljanje i upravljanje, ali je njezina oblak-hostirana verzija (beta) predviđena kao bolje iskustvo. Pojamtežine vješću ovog platforme čini je pogodno za širok raspon korisnika, od razvoje aplikacija do poslovnih profesionalaca. On je dizajiran za pojedince koji žele automatizirati složene zadaće ili protokole rada. Glavni dio platforme, AutoGPT, pruža intuitivan interfejs za korisnike za komunikaciju s platforminom automatizacijom AI-ja. AutoGPT koristi kombinaciju AI i automatizacije kako bi svojim korisnicima pružilo snažne alate za automatizaciju složenih zadataka. Platforma koristi modela GPT kao pogon za svoje AI agente, koji mogu biti prilagođeni i konfigurirani po potrebama pojedinačnih korisnika. Korisnici mogu izabrati iz raspona spremnih za korištenje agenta ili stvoriti vlastite korištenjem izražajne upotrebne grafičke korisničke INTERFACE. Ploča je dizajnirana za što veću škalu, što ju čini pogodnom za širok spektar uporabe. Njezina sposobnost automatskog obavljanja složenih zadataka i protokola čini je atraktivnim izborom za tvrtke i pojedinke koji traže poboljšanje svojih operacija. Međutim, platformini zahtjevi i konfiguracijski proces mogu izgledati uzbudljavajući za neke korisnike. Također, njihova oblaka-hosted beta inačica i još uvijek se nalazi u razvojaštvu te nije dostupna za sve korisnike. Isporučeno da je tu ograničenja, AutoGPT nudi vrstan alat za automatizaciju složenih zadataka i protokola rada.

• Alat za gradnju i prilagodbu agenta
• Kapaciteti za upravljanje i optimizaciju rada
• Gotovi AI agenti za korištenje
• Uređaji za interakciju i deployiranje agenta
• Prilagodljivi i skalabilni AI agenti

9

memU

Open-source agentic memory framework for 24/7 proactive AI agents with file-system memory, intention prediction, and lower token costs.

4.8 (4)

· freemium

Puna recenzija

Agentic memory framework that stores human interactions, documents, images, audio, URLs, logs, and local files in memory as Index, Skill, and Memory layers (folders/categories), files (items), source artifacts, links, summaries, and embeddings. Agents traverse this compiled workspace, extracting profile, event, knowledge, behavior, skill, and tool memories from raw sources. Then, auto-build reusable patterns and workflows from tool traces, continuously refining them on every memorize() call instead of relearning. Use in-memory, SQLite, or PostgreSQL as storage backends (referenced URLs: src/tree.py), SQLite, or PostgreSQL as storage backends (default: memory). ASTLib Libraries used: astroid & cProto. Key Features: Multi-memory organization, Agent-specific intent recognition, User-defined skill learning, and multi-track history-aware recall.

• Multimodal ingestion of conversations, documents, images, video, audio, URLs, and logs
• Compiled memory workspace with persistence of Index, Skill, and Memory layers
• Typed memory extraction from raw sources
• Self-evolving skills through auto-extraction of reusable tool patterns and workflows
• Self-organizing folders with auto-building of categories, links, summaries, and embeddings

10

Chroma

Otvoren‑kodni vektorski baza podataka i inačica za gradnju pretraživački-augmentiranih aplikacija za AI.

4.8 (4)

· free

Puna recenzija

Chroma je otvoren izvor (open-source) vektorski bazopis i motor za ugruštivanje (embeddings engine) za gradnju aplikacija umjetne inteligencije (AI) koji podržavaju pretraživac ugniježđen (retrieval-augmented). Izgrađen je na objektima za pohranu (object storage) i pruža skalabilan (scalable) i bez-poslužiteljski (serverless) infrastrukturu za podršku pretraživcu prema vektorima, tekstom, regex-i i metapodacima (metadata search). Arhitektura Čomre uključuje sloj za upite s brzom pamćenjem kolačića i SSD kolačića, te sloj za spremanje koji koristi objektnu spremljivost s prirođenom razvrstavanjem podataka. Podržava različite značajke kao što su pretraga rijetkih vektora, leksikalna pretraga, pretraga cjelovitog teksta i pretraga meta-podataka. Chroma je dizajniran kako bi se što bolje iskoristio objektni skladišni prostor, uz automatsko prijavljivanje svijesti za upit i kreira keshiranje podataka. Taj pristup omogućava mu da pruža nisku latenciju pretrage i skala uz upotrebu. Chroma je također dizajniran za poduzeće, pružajući siguran, kompatibilan i skalabilan sustav pretraživanja s pričom 0-ops-a. Podržava BYOC u VPC-u te replicaciju višestrukog oblaka/multi-regija, što osigurava resilientan i skalabilan sustav pretraživanja. Njegove funkcionalnosti uključuju verzije podataka, testiranje sa dvije varijable (A/B testing) i izbacivanje (roll-outs), što ga čini zdravim rješenje za gradnju aplikacija za AI uzorkovno dopunjavanje.

• Nadražene pretraživanje u vektorskom prostoru
• Morfemska pretraživanje (BM25, SPLADE)
• Pretraživanje u vektorskom prostoru
• Pretraživanje po simetričnosti značenja
• Punotekstno pretraživanje
• Pretraživanje trigrama i pretraživanje regex