AgentForge

agentforge.net ist ein quelloffenes Low-Code-Framework, mit dem sich KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme als kognitive Architekturen entwickeln, anpassen und betreiben lassen.

🛡️ Datenschutz: Open-Source-Projekt des GitHub-Kontos DataBassGit; Sitz und Betreiber sind öffentlich nicht dokumentiert, und die Webseite enthält keine Datenschutzerklärung. Das Framework läuft in der eigenen Umgebung, Daten fließen nur an die konfigurierten LLM-Anbieter (OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude) oder bleiben bei lokalen Modellen über Ollama und LM Studio im eigenen System; bei externen APIs sollte vorab ein AVV geprüft werden.

Das Tool richtet sich an Entwickler, die eigene Agenten-Workflows und Chatbots aufbauen wollen, ohne alles von Grund auf zu programmieren.

Tool-Details & Features

💰 Preise: Open Source unter GPL-3.0; Kosten entstehen nur für genutzte LLM-APIs oder eigene Hardware.

⚙️ Technik: Python-Paket (PyPI, ab Python 3.12) mit deklarativen YAML-Workflows, Prompt-Vorlagen und Speichersystemen für kontextbezogene Agenten.

👥 Zielgruppe: Entwickler, KI-Forschende, Teams für Prozessautomatisierung.

🔗 Integrationen: OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude sowie lokale Modelle über Ollama und LM Studio; externe APIs über Schnittstellen anbindbar.

📊 Funktionen: Anpassbare Agenten mit Personas, YAML-basierte Workflow-Orchestrierung, Speicher- und Wissensablage, Prompt-Bearbeitung ohne Neustart, Werkzeuge und Aktionen, Multi-Agenten-Abläufe.

Vor- & Nachteile

✅ Vorteile: Flexible Anbindung kommerzieller und lokaler Modelle; Prompts lassen sich zur Laufzeit ohne Neustart anpassen.

❌ Nachteile: Programmierkenntnisse nötig, und die Copyleft-Lizenz GPL-3.0 schränkt die Einbindung in proprietäre Produkte ein; kein Anbieter-Support.

Für wen geeignet?

Perfekt für Entwickler, die eigene KI-Agenten und Multi-Agenten-Workflows quelloffen und mit freier Modellwahl umsetzen wollen.