Wissensdatenbank (KI Agents)
Alles wissenswerte über aktuelle KI Agenten und KI Tools
Agentsquare
Agentsquare ist eine Open-Source-Framework-Komponente für Agentenautomatisierung und Workflow-Orchestrierung.
Beschreibung
Agentsquare ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei tsinghua fib lab und heißt AgentSquare.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/agentsquare#article","headline":"Agentsquare","description":"Agentsquare ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/agentsquare","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Superinterface
Superinterface is a commercial framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
Superinterface ist ein Kommerziell Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/superinterface#article","headline":"Superinterface","description":"Superinterface ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/superinterface","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Llm-agent-paper-digest
Llm-agent-paper-digest is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
Llm agent paper digest ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei XueyangFeng und heißt LLM Agent Paper Digest.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/llm-agent-paper-digest#article","headline":"Llm-agent-paper-digest","description":"Llm-agent-paper-digest ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/llm-agent-paper-digest","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Camel-autogpt
Camel-autogpt is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
Camel autogpt ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei SamurAIGPT und heißt Camel AutoGPT.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/camel-autogpt#article","headline":"Camel-autogpt","description":"Camel-autogpt ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/camel-autogpt","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Continue
Continue is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
Continue ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei continuedev und heißt continue.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/continue#article","headline":"Continue","description":"Continue ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/continue","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Proagent
Proagent is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
Proagent ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei OpenBMB und heißt ProAgent.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/proagent#article","headline":"Proagent","description":"Proagent ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/proagent","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>TaskWeaver
TaskWeaver is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
TaskWeaver ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei microsoft und heißt TaskWeaver.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/taskweaver#article","headline":"TaskWeaver","description":"TaskWeaver ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/taskweaver","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Ai-town
Ai-town ist eine Open-Source-Framework-Komponente für Agentenautomatisierung und Workflow-Orchestrierung.
Beschreibung
Ai town ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei a16z infra und heißt ai town.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/ai-town#article","headline":"Ai-town","description":"Ai-town ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/ai-town","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Praisonai
Praisonai is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
Praisonai ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei MervinPraison und heißt PraisonAI.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/praisonai#article","headline":"Praisonai","description":"Praisonai ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/praisonai","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>The Rise And Potential Of Large Language Model Based Agents: A Survey
The Rise And Potential Of Large Language Model Based Agents: A Survey is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
The Rise And Potential Of Large Language Model Based Agents: A Survey ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei WooooDyy und heißt LLM Agent Paper List.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
Try The Rise And Potential Of Large Language Model Based Agents: A Survey
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/the-rise-and-potential-of-large-language-model-based-agents-a-survey#article","headline":"The Rise And Potential Of Large Language Model Based Agents: A Survey","description":"The Rise And Potential Of Large Language Model Based Agents: A Survey ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/the-rise-and-potential-of-large-language-model-based-agents-a-survey","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Superjoin
Superjoin is a commercial framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
Superjoin ist ein Kommerziell Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/superjoin#article","headline":"Superjoin","description":"Superjoin ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/superjoin","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Glama
Glama is a commercial solution for assistants and support flows focused on dialogue and integrations.
Beschreibung
Glama ist eine Kommerziell Lösung für Assistants und Support Flows, ausgelegt auf Dialoge, Kontextverwaltung und Integrationen. Im SaaS Setup kann sie als Frontend für Modelle dienen oder als Bot Plattform mit Kanälen und Workflows. Der Schwerpunkt liegt auf Nutzerinteraktion und Betriebsfähigkeit, nicht auf unkontrollierter Autonomie.
Einsatzbereich
Customer Service Bots, interne Wissensassistenten, Helpdesk Unterstützung, FAQ Automatisierung, Team Assistants.
Vorteile
Schnell für Endnutzer nutzbar, weil UI und Flows bereits vorhanden sind. Erleichtert Rollout und Adoption. Integration in Kanäle reduziert Medienbrüche.
Nachteile
Ohne Quellen und Regeln entstehen Halluzinationen. Datenschutz und Rechte sind kritisch bei internen Daten. Komplexe Logik braucht zusätzliches Engineering.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/glama#article","headline":"Glama","description":"Glama ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/glama","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Claude.ai
Claude.ai is a commercial solution for assistants and support flows focused on dialogue and integrations.
Beschreibung
Claude.ai ist eine Kommerziell Lösung für Assistants und Support Flows, ausgelegt auf Dialoge, Kontextverwaltung und Integrationen. Im SaaS Setup kann sie als Frontend für Modelle dienen oder als Bot Plattform mit Kanälen und Workflows. Der Schwerpunkt liegt auf Nutzerinteraktion und Betriebsfähigkeit, nicht auf unkontrollierter Autonomie.
Einsatzbereich
Customer Service Bots, interne Wissensassistenten, Helpdesk Unterstützung, FAQ Automatisierung, Team Assistants.
Vorteile
Schnell für Endnutzer nutzbar, weil UI und Flows bereits vorhanden sind. Erleichtert Rollout und Adoption. Integration in Kanäle reduziert Medienbrüche.
Nachteile
Ohne Quellen und Regeln entstehen Halluzinationen. Datenschutz und Rechte sind kritisch bei internen Daten. Komplexe Logik braucht zusätzliches Engineering.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/claude-ai#article","headline":"Claude.ai","description":"Claude.ai ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/claude-ai","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Langflow
Langflow is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
Langflow ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Workflow. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei langflow ai und heißt langflow.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/langflow#article","headline":"Langflow","description":"Langflow ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/langflow","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Msty Studio
Msty Studio is a commercial solution for assistants and support flows focused on dialogue and integrations.
Beschreibung
Msty Studio ist eine Kommerziell Lösung für Assistants und Support Flows, ausgelegt auf Dialoge, Kontextverwaltung und Integrationen. Im SaaS Setup kann sie als Frontend für Modelle dienen oder als Bot Plattform mit Kanälen und Workflows. Der Schwerpunkt liegt auf Nutzerinteraktion und Betriebsfähigkeit, nicht auf unkontrollierter Autonomie.
Einsatzbereich
Customer Service Bots, interne Wissensassistenten, Helpdesk Unterstützung, FAQ Automatisierung, Team Assistants.
Vorteile
Schnell für Endnutzer nutzbar, weil UI und Flows bereits vorhanden sind. Erleichtert Rollout und Adoption. Integration in Kanäle reduziert Medienbrüche.
Nachteile
Ohne Quellen und Regeln entstehen Halluzinationen. Datenschutz und Rechte sind kritisch bei internen Daten. Komplexe Logik braucht zusätzliches Engineering.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/msty-studio#article","headline":"Msty Studio","description":"Msty Studio ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/msty-studio","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>MCPOmni-Connect
MCPOmni-Connect is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration with a focus on MCP.
Beschreibung
MCPOmni Connect ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf MCP. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei mcpomni und heißt mcp omni connect.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
Schema (copy & paste)
<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/mcpomni-connect#article","headline":"MCPOmni-Connect","description":"MCPOmni-Connect ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/mcpomni-connect","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK is a developer SDK for building agentic applications with structured tool use and governance.
Beschreibung
Entwickler SDK zum Aufbau agentischer Anwendungen mit klaren Bausteinen für Rollen, Tool Aufrufe, Übergaben und Laufzeitsteuerung. Der Agent entscheidet, wann er ein Tool nutzt, und liefert strukturierte Ergebnisse, statt nur Chat Antworten. Geeignet, wenn du Tool Nutzung, Logging und Policies sauber kontrollieren willst.
Einsatzbereich
Produktive Agent Apps, interne Assistenten mit Tool Zugriff, Routing zwischen Spezial Agents, Automatisierung mit Freigaben und Audit Trail.
Vorteile
Explizite Tool Calls erleichtern Governance und Debugging. Gut testbar, weil Agent Logik von Tools getrennt ist. Passt zu professionellen Deployments mit Monitoring.
Nachteile
Qualität steht und fällt mit Tool Design und Policies. Provider Bindung und Versionswechsel müssen gemanagt werden. Ohne klare Grenzen entstehen trotzdem unerwünschte Aktionen.
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/openai-agents-sdk#article","headline":"OpenAI Agents SDK","description":"OpenAI Agents SDK ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/openai-agents-sdk","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>MetaGPT
MetaGPT is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
MetaGPT ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei FoundationAgents und heißt MetaGPT.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
Schema (copy & paste)
<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/metagpt#article","headline":"MetaGPT","description":"MetaGPT ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/metagpt","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>Awesome-agenticllm-rl-papers
Awesome-agenticllm-rl-papers is an open source framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
Awesome agenticllm rl papers ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort. Das Projekt liegt als Repository bei xhyumiracle und heißt Awesome AgenticLLM RL Papers.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
Try Awesome-agenticllm-rl-papers
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<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/awesome-agenticllm-rl-papers#article","headline":"Awesome-agenticllm-rl-papers","description":"Awesome-agenticllm-rl-papers ist ein Open Source Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten.","url":"https://www.lj-partner.com/ki-agents/awesome-agenticllm-rl-papers","inLanguage":"de","author":{"@type":"Person","name":"Lars Jurischka"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"LJ & Partner","url":"https://www.lj-partner.com"},"articleSection":"Automatisierung"}</script>从第一性原理看大模型agent技术
从第一性原理看大模型agent技术 is a commercial framework component for agent automation and workflow orchestration.
Beschreibung
从第一性原理看大模型agent技术 ist ein Kommerziell Baustein für Agent Automatisierung und Infrastruktur mit Schwerpunkt auf Framework. Es stellt entweder eine Laufzeit, ein Workflow System, eine Integrationsschicht oder Messbarkeit bereit, damit Agents zuverlässig mit Tools und Daten arbeiten. Der Nutzen liegt in Wiederverwendbarkeit, Governance und Betrieb, nicht in einer einzelnen Chat Antwort.
Einsatzbereich
Tool Integration, Workflow Orchestrierung, Agent Betrieb, Konfiguration von Tool Zugriffen, Evaluation, Logging, Wiederverwendbare Agent Bausteine.
Vorteile
Verbessert Stabilität und Wiederholbarkeit von Agent Flows. Erleichtert Integration neuer Tools und Datenquellen. Macht Governance durch zentrale Konfiguration realistischer.
Nachteile
Betrieb und Security Aufwand ist real. Ohne klare Tool Contracts werden Systeme fragil. Fehlkonfiguration kann Datenabfluss oder unerwünschte Aktionen verursachen.
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