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Open-Source-Toolkit von NVIDIA für programmierbare Guardrails in LLM-Anwendungen, mit Colang, Eingabe-, Ausgabe- und Dialogregeln.
Agenten-Frameworks: KI-Tools im Vergleich (Oktober 2026)
10Tools in dieser Kategorie
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So entsteht die Reihenfolge: So prüfen wir
Ergebnisse
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Such-API für KI-Agenten mit Endpunkten für Websuche, Extraktion, Crawling und Recherche, seit Februar 2026 Teil von Nebius.
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Quelloffener visueller Baukasten für KI-Agenten und RAG-Abläufe, die sich als API oder MCP-Server bereitstellen lassen.
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Skill-Sammlung von Microsoft für GitHub Copilot und andere Coding-Agenten zu Azure-SDKs und Microsoft Foundry, mit eigenen Agenten und MCP-Konfigurationen.
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Open-Source-Werkzeuge von Microsoft, um LLM-Abläufe aus Prompts und Code zu bauen, mit Datensätzen zu testen und in CI/CD zu prüfen.
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Quelloffenes Framework und Laufzeit (AgentOS) für Agenten-Plattformen mit Gedächtnis, Wissen, Teams und Freigaben durch Menschen.
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Open-Source-Framework der Stanford NLP Group, das Prompts aus Python-Code erzeugt und mit Optimierern wie GEPA an Metriken anpasst.
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Open-Source-Framework von deepset aus Berlin für KI-Agenten, RAG-Pipelines und Suche, unabhängig vom Modellanbieter.
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Open-Source-Framework von LangChain für zustandsbehaftete KI-Agenten mit dauerhafter Ausführung, menschlicher Freigabe und Gedächtnis.
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Open-Source-Framework in Python für Teams aus KI-Agenten mit Rollen (Crews) und ereignisgesteuerte Abläufe (Flows).
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