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

Polna ocena

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

Polna ocena

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

Lahka, samostojna okvir AI agenta za poenostavljeno avtomatizacijo nalog

4.8 (6)

· free

Polna ocena

BabyCatAGI je poenostavljena, prilagojena različica BabyAGI, zasnovana za obravnavo kompleksnih nalog preko avtonomnih AI agentov. Razdeli visoko stopnjo ciljev v obvladljive podnaloge, jih izvaja zaporedno in prilagodi svoj načrt na podlagi posrednih rezultatov, kar ga naredi primernega za raziskave, ustvarjanje vsebin in večstopni reševanje problemov. Okvir daje prednost minimalnemu količnemu koda in berljivosti, kar ga naredi dostopen razvijalcem, ki želijo eksperimentirati z agentnim AI brez dodatne obremenitve večjih orkestracijskih knjižnic. Integrira se z jezikovnimi modeli in orodji za spletno iskanje, da zbira kontekst, razmišlja o težavah in ustvarja strukturirane izhode. Kot odprti eksperimentalni projekt je BabyCatAGI najbolj primeren za prototipiranje delovnih tokov agentov, učenje o delovanju nalogno usmerjenih avtonomnih sistemov in prilagajanje cevovodov za specifične potrebe avtomatizacije.

• Ustvarjanje seznama nalog in prioritetizacija
• Avtonomno izvajanje podnalog
• Integracija spletnega iskanja za kontekst
• Zaporedni tok razmišljanja
• Lahka Python implementacija
• Prilagodljivi cilji in prompti

4

Awesome MCP Servers

Kuriran imenik strežnikov Model Context Protocol za razširjanje AI asistentov s pomočjo orodij in podatkov.

4.8 (5)

· free

Polna ocena

Awesome MCP Servers je seznam, ki ga vzdržuje skupnost, model Context Protocol (MCP) strežnikov, ki povezuje AI asistente z zunanjimi sistemi. V katalogu zajema implementacije v kategorijah, kot so podatkovne baze, datotečni sistemi, razvojna orodja, aplikacije za produktivnost in spletne storitve, kar olajša odkrivanje integracij, ki razširijo, kaj modeli lahko naredijo. Vir je namenjen razvijalcem in graditeljem umetne inteligence, ki iščejo način, da LLM-om podpiranim agentom omogočijo dostop do podatkov in dejanj iz resničnega sveta, brez pisanja vsakega povezovalca od začetka. Vnos običajno vključuje povezave do virov repozitorijov, kratke opise in oznake, ki uporabnikom pomagajo filtrirati po primeru uporabe ali tehnologiji. Ker se drži formata 'awesome list', ki je odprtokoden, prispevki prihajajo iz širšega ekosistema MCP, in se seznam razvija skupaj z protokolom.

• Kuriran seznam implementacij strežnikov MCP
• Kategorizirano po področjih in uporabi
• Povezave do virskih repozitorijov in dokumentacije
• Vključuje uradne in skupnostne strežnike
• Odprt za prispevke skupnosti
• Referenčni vir za raziskovanje ekosistema MCP

5

Gemma 3

Odprtokodni AI model, optimiziran za delovanje na eni GPU, ki podpira multimodalne vhodne podatke in več kot 140 jezikov.

4.8 (5)

· free

Polna ocena

Gemma 3 je zbirka lahkih, vrhunskih odprtih modelov, zasnovanih za izvajanje na napravah, posebej optimiziranih za delovanje na eni GPU. Podpira multimodalne vhodne podatke in več kot 140 jezikov. Model je na voljo v različnih velikostih (1B, 4B, 12B in 27B), kar razvijalcem omogoča, da izberejo najbolj primeren glede na njihovo strojno opremo in potrebe po zmogljivosti. Gemma 3 ponuja napredne zmožnosti besedilnega in vizualnega sklepanja, kontekstno okno s 128 k tokeni ter klicanje funkcij za kompleksna opravila. Vključuje tudi kvantizirane različice za hitrejše delovanje in manjše računalniške zahteve. Model je del Googlove zavezanosti, da uporabno AI tehnologijo naredi dostopno, in temelji na istem raziskovalnem in tehnološkem osnovju, ki poganja njihove modele Gemini 2.0. Gemma 3 je zasnovana tako, da razvijalcem omogoča ustvarjanje AI aplikacij, ki lahko tečejo neposredno na napravah, kot so telefoni, prenosniki in delovne postaje. Gemma 3 zagotavlja vrhunsko zmogljivost glede na svojo velikost, pri čemer prekaša druge modele, kot so Llama3-405B, DeepSeek-V3 in o3-mini, v preliminarnih ocenah človeških preferenc. Omogoča globalne aplikacije z izklopno podporo za več kot 35 jezikov ter predtrenirano podporo za več kot 140 jezikov. Model omogoča ustvarjanje AI-podprtih delovnih tokov s pomočjo function calling in structured output. Razvoj Gemma 3 je vključeval stroge varnostne protokole, kot so obsežno upravljanje podatkov, usklajevanje z varnostnimi politikami preko fino nastavljanja ter robustne benchmark ocene. Družina odprtih modelov Gemma je doživela znatno sprejetost, z več kot 100 milijoni prenosov in živahno skupnostjo, ki je ustvarila več kot 60.000 različic Gemma. Zmožnosti Gemma 3 jo naredijo primerno za razvijalce, ki želijo ustvarjati privlačne uporabniške izkušnje, ki se lahko prilegajo na en sam GPU ali TPU host.

• podpora za multimodalni AI
• razvoj z osredotočenostjo na odgovornost
• obsežno fino nastavljanje
• podpora za 140 jezikov
• izboljšana zmogljivost

6

Rasa

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

4.8 (5)

· freemium

Polna ocena

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

Eksperimentalni AI agentni okvir z modularnim razredom Skills za dinamično načrtovanje in izvajanje nalog.

4.8 (4)

· free

Polna ocena

BabyElfAGI je iteracija v družini frameworkov samostojnih agentov BabyAGI, namenjena raziskovanju, kako lahko jezikovni modeli načrtujejo, delegirajo in izvajajo večkorakovne naloge. Njegov definitorni prispevek je razred Skills, ki razvijalcem omogoča, da definirajo ponovno uporabne sposobnosti, ki jih agent lahko meša, ujema in kliče po potrebi med izvajanjem. Namesto trdnega kodiranja delovnih tokov BabyElfAGI dinamično sestavlja sezname opravil, pri čemer razmišlja o tem, katere spretnosti so na voljo in kako se prilegajo določenemu cilju. To ga naredi koristen kot učni sandbox za arhitekturo agentov, orkestracijo promptov in vzorce uporabe orodij. Projekt je predvsem namenjen razvijalcem in raziskovalcem, ki eksperimentirajo z avtonomnimi agenti, in ne končnim uporabnikom, ki iščejo poliran izdelek.

• Razred Skills za določanje zmožnosti agenta
• Dinamično načrtovanje in dekompozicija nalog
• Pozivanje orodij in funkcij s strani agenta
• Iterativna zanka izvajanja z upravljanjem nalog
• Razširljiva arhitektura za prilagojene Skills
• Integracija z LLM API-ji, kot je OpenAI

8

Auto-GPT

Odprtokodni AI agent, sposoben samostojno izpolnjevati kompleksne naloge z uporabo GPT modelov.

4.8 (4)

· free

Polna ocena

AutoGPT je močna platforma, ki uporabnikom omogoča ustvarjanje, uvajanje in upravljanje nenehnih AI agentov, ki avtomatizirajo zapletene delovne tokove. Ponuja uporabniku prijazen vmesnik za gradnjo, spreminjanje in optimizacijo avtomatizacijskih tokov z enostavnostjo. Uporabniki lahko iz nič ustvarijo svoje AI agente ali izkoristijo prednastavljene agente iz knjižnice platforme. Platforma zahteva znatno tehnično strokovnost za nastavljanje in gostovanje, a se pričakuje, da bo beta, gostovan v oblaku, ponudil bolj brezhibno izkušnjo. Možnosti platforme jo naredijo primerne za različne uporabnike, od razvijalcev do poslovnih strokovnjakov. Namenjena je posameznikom, ki želijo avtomatizirati zapletene naloge ali delovne tokove. Frontend Auto-GPT ponuja uporabniku prijazen vmesnik, s katerim se lahko uporabniki povežejo z AI avtomatizacijske zmogljivosti platforme. AutoGPT uporablja kombinacijo AI in avtomatizacije, da svojim uporabnikom nudi zmogljiva orodja za avtomatizacijo zapletenih opravil. Platforma uporablja GPT modele za napeljavo svojih AI agentov, ki jih je mogoče prilagoditi in konfigurirati po posameznih potrebah. Uporabniki lahko izbirajo med različnimi agenti, ki so pripravljeni za uporabo, ali pa sami ustvarijo svoje z uporabo intuitivnega vmesnika platforme. Platforma je zasnovana tako, da je zelo razširljiva, kar jo naredi primerne za številne primere uporabe. Njena sposobnost avtomatizacije kompleksnih opravil in delovnih tokov naredi to privlačno izbiro za podjetja in posameznike, ki želijo poenostaviti svoje operacije. Vendar pa lahko tehnične zahteve in postopek nastavitev platforme nekaterim uporabnikom delujeta zastrašujoče. Poleg tega je beta različica, gostovana v oblaku, še vedno v fazi razvoja in morda ne bo na voljo vsem. Kljub tem omejitvam Auto-GPT ponuja zmogljivo orodje za avtomatizacijo kompleksnih opravil in delovnih tokov.

• Graditelj agentov in orodja za prilagajanje
• Možnosti upravljanja in optimizacije delovnih tokov
• Agenti pripravljeni za uporabo
• Nadzori za interakcijo in uvajanje agentov
• Prilagodljivi in razširljivi 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

Polna ocena

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

Odprtokodna vektorska podatkovna baza in motor vgradkov za gradnjo AI aplikacij z izboljšanim iskanjem

4.8 (4)

· free

Polna ocena

Chroma je odprtokodna vektorska podatkovna baza in motor za vgraditve, namenjen gradnji aplikacij umetne inteligence, ki jih obogati s poizvedovanjem. Zgrajen na objektovem shranjevanju, ponuja razširljivo in brezstrežniško infrastrukturo za podporo iskanju po vektorjih, celotnem besedilu, regexih in metapodatkih. Arhitektura Chroma vključuje query layer z hitrim memory cache in SSD cache ter shranjevalni layer, ki uporablja object storage z avtomatskim data tiering. Omogoča različne funkcije, kot so sparse vector search, lexical search, full-text search in metadata search. Chroma je zasnovan tako, da izkoristi object storage, z avtomatskim query-aware data tiering in caching. Ta pristop omogoča low latency search in se razširi z uporabo. Chroma je tudi zasnovan za podjetja, saj ponuja varen, skladni in razširljiv iskalni sistem z 0-ops zgodbo. Podpira BYOC v VPC ter več-cloud/več-regionalno replikacijo, s čimer zagotavlja odpornost in razširljivost iskalnega sistema. Njegove funkcionalnosti vključujejo upravljanje različic podatkovnih zbirk, A/B testiranje in postopne izdajanje (roll-outs), kar ga naredi robustno rešitev za gradnjo AI aplikacij, opolnčenih z iskalnimi mehanizmi.

• Iskanje po razpršenih vektorjih
• Leksikalno iskanje (BM25, SPLADE)
• Iskanje po vektorjih
• Iskanje po semantični podobnosti
• Polno besedilno iskanje
• Trigram in regex iskanje