Eerdere strijd · 2026-01-03 UTC
AI Agent Development Frameworks Duel — 3 januari 2026
Uit de categorie AI Agent Development Frameworks. 28 markeringen geplaatst over 10 strijders. Cerebrum: AIOS SDK pakte de kroon.
Eindstand
De line-up
De strijders
Profielen van elke tool die in deze strijd meedeed, gerangschikt op eindscore.
Cerebrum: AIOS SDK
Een SDK voor het ontwikkelen en inzetten van LLM-gebaseerde AI-agenten binnen het AIOS-framework.
Cerebrum is een SDK voor het ontwikkelen en inzetten van LLM-gebaseerde AI-agenten binnen het AIOS (AI Agent Operating System) framework. AIOS lost uitdagingen op zoals planning, contextwisselingen, geheugemanagement en toolbeheer voor LLM-gebaseerde agenten. De Cerebrum SDK stelt ontwikkelaars in staat agenttoepassingen te bouwen en uit te voeren door te communiceren met de AIOS-kernel. Het ondersteunt zowel Web UI als Terminal UI. De SDK bevat functies voor het opsommen van beschikbare LLM's, agenten en tools, evenals het downloaden, uploaden en uitvoeren van agenten en tools. Cerebrum is ontworpen voor agentgebruikers en ontwikkelaars, waardoor zij AI-agentapplicaties kunnen maken en implementeren.
Kritériumverdeling
- Ontwikkeling en implementatie van agenten
- Beheer van LLM-gebaseerde AI-agenten
- Ondersteuning voor Web UI en Terminal UI
- Beheer van agenten en tools
- Opsommen van beschikbare LLM's, agenten en tools
- Downloaden en uploaden van agenten en tools
Awesome MCP Servers
Een zorgvuldig samengestelde directory van Model Context Protocol servers om AI‑assistenten te voorzien van tools en data.
Awesome MCP Servers is een door de community onderhouden lijst van Model Context Protocol (MCP) servers die AI-assistenten verbinden met externe systemen. Het catalogiseert implementaties in categorieën zoals databases, bestandssystemen, ontwikkelaarstools, productiviteitsapps en webservices, waardoor het gemakkelijker wordt om integraties te ontdekken die uitbreiden wat modellen kunnen doen. Deze bron is gericht op ontwikkelaars en AI-bouwers die LLM-gebaseerde agenten toegang willen geven tot gegevens en acties uit de echte wereld zonder dat ze elke connector vanaf nul hoeven te schrijven. Vermeldingen bevatten meestal koppelingen naar bronrepositories, korte beschrijvingen en tags die gebruikers helpen filteren op gebruiksgevallen of technologie. Omdat het de open-source 'awesome list'-indeling volgt, komen bijdragen van de bredere MCP-ecosysteem, en evolueert de lijst samen met het protocol zelf.
Kritériumverdeling
- Gecureerde lijst met MCP-serverimplementaties
- Gecategoriseerd op domein en use case
- Links naar bronrepositories en documentatie
- Dekt officiële en community‑servers
- Open voor community‑bijdragen
- Referentie voor verkenning van het MCP‑ecosysteem
OpenAI Codex SDK
SDK om Codex-agents programmatisch in te sluiten en te besturen via TypeScript, CLI of GitHub Actions.
De OpenAI Codex SDK is een software ontwikkelkit die ontwikkelaars in staat stelt om Codex-agents programmatisch in te sluiten en te besturen. Het ondersteunt meerdere interfaces, waaronder TypeScript, CLI en GitHub Actions. De SDK is ontworpen om een flexibele manier te bieden om Codex-agents te integreren in verschillende toepassingen en workflows. Met de Codex SDK kunnen ontwikkelaars aangepaste agents maken, agentgedrag definiëren en agent-workflows beheren. De SDK biedt ook tools voor het evalueren en optimaliseren van agentprestaties. Het is bedoeld voor ontwikkelaars die toepassingen willen bouwen die gebruikmaken van de mogelijkheden van Codex-agents. De SDK biedt een reeks functies, waaronder ondersteuning voor meerdere modellen en providers, agentsandboxing en integraties met verschillende tools en services.
Kritériumverdeling
- Tekstgeneratie
- Codegeneratie
- Beeldgeneratie
- Audio- en spraakgeneratie
- Gestructureerde uitvoer
- Functieaanroepen
BabyBeeAGI
Een geavanceerde versie van BabyBeeAGI met verbeterd taakbeheer en functionaliteit.
BabyBeeAGI is een experimenteel framework voor het bouwen van autonoom zelfbouwende agents. Het werd ontwikkeld als evolutie van de originele BabyAGI uit maart 2023, die taakplanning voor autonome agents introduceerde. Het framework draait rond een nieuw functioneel framework genaamd 'functionz' dat functies opslaat, beheert en uitvoert vanuit een database. Het beschikt over een grafische structuur voor het volgen van imports, afhankelijke functies en authenticatiegeheimen, met automatische lading en uitgebreide loggingmogelijkheden. Het framework bevat ook een dashboard voor het beheren van functies, het uitvoeren van updates en het bekijken van logs. Het is bedoeld om eenvoudig te zijn en discussie te stimuleren onder ontwikkelaars, niet voor productiegebruik. Het kernidee is om de eenvoudigste oplossing te bouwen die zichzelf kan bouwen, waardoor het een interessante aanpak is voor het ontwikkelen van autonome agents.
Kritériumverdeling
- Functie registratie en metadatabeheer
- Afhankelijkheidsvolger en sleutelafhankelijkheden
- Automatische laadt en logging
- Dashboard voor functiemanagement en logweergave
Gemma 3
Een open-source AI-model geoptimaliseerd voor single-GPU prestaties, met ondersteuning voor multimodale invoer en meer dan 140 talen.
Gemma 3 is een verzameling lichtgewichtige, state-of-the-art open modellen die zijn ontworpen om op apparaten te draaien, met name geoptimaliseerd voor prestaties op één GPU. Het ondersteunt multimodale invoer en meer dan 140 talen. Het model komt in verschillende maten (1B, 4B, 12B en 27B), waardoor ontwikkelaars de beste keuze kunnen maken voor hun hardware- en prestatiebehoeften. Gemma 3 biedt geavanceerde tekst- en visuele redeneermogelijkheden, een 128k-token contextvenster en functieaanroepen voor complexe taken. Het bevat ook gekwantiseerde versies voor snellere prestaties en verminderde rekeneisen. Het model maakt deel uit van het streven van Google om nuttige AI-technologie toegankelijk te maken en bouwt voort op hetzelfde onderzoek en dezelfde technologie die hun Gemini 2.0-modellen aandrijven. Gemma 3 is ontworpen om ontwikkelaars in staat te stellen AI-toepassingen te maken die rechtstreeks op apparaten zoals telefoons, laptops en werkstations kunnen draaien. Gemma 3 levert state-of-the-art prestaties voor zijn omvang, en overtreft andere modellen zoals Llama3-405B, DeepSeek-V3 en o3-mini in voorlopige evaluaties van menselijke voorkeuren. Het maakt wereldwijde toepassingen mogelijk met out-of-the-box ondersteuning voor meer dan 35 talen en vooraf getrainde ondersteuning voor meer dan 140 talen. Het model maakt de creatie van AI-gestuurde workflows mogelijk met behulp van functie-aanroepen en gestructureerde uitvoer. De ontwikkeling van Gemma 3 omvatte rigoureuze veiligheidsprotocollen, zoals uitgebreid gegevensbeheer, afstemming op veiligheidsbeleid via fijne afstemming en robuuste benchmarkevaluaties. De Gemma-familie van open modellen heeft een significante adoptie gekend, met meer dan 100 miljoen downloads en een levendige gemeenschap die meer dan 60.000 Gemma-varianten heeft gemaakt. De mogelijkheden van Gemma 3 maken het geschikt voor ontwikkelaars die meeslepende gebruikerservaringen willen creëren die kunnen worden ondergebracht op één enkele GPU- of TPU-host.
Kritériumverdeling
- ondersteuning voor multimodale AI
- verantwoordelijkheid-gerichte ontwikkeling
- omvangrijke fine-tuning
- ondersteuning voor 140 talen
- verbeterde prestaties
ScreenAgent
Open-source VLM-agent om computer-GUIs te bedienen via muis/toetsenbordplanning en -uitvoering.
ScreenAgent is een open-source Visual Language Model (VLM) agent die is ontworpen om computer-GUIs te bedienen via muis- en toetsenbordbewerkingen. Het stelt interactie met echte computerschermen mogelijk door het observeren van screenshots en het uitvoeren van acties. Het project omvat een plan-uitvoer-reflectieproces dat de agent leidt om multi-stappentaken te voltooien. Het werd gemaakt om de uitdaging aan te pakken van het trainen van agents om computers te gebruiken, waarbij mogelijkheden zoals taakplanning, beeldbegrip en visuele positionering vereist zijn. De ScreenAgent-dataset, die verschillende dagelijkse computertaken dekt, werd handmatig geannoteerd om het leren van de agent te ondersteunen. Het project bestaat uit een client voor het bedienen van het bureaublad, een dataset, modelwerkers voor inferentie en trainingscode. Het ondersteunt basale muis- en toetsenbordbewerkingen en kan worden toegepast op verschillende desktopbesturingssystemen en applicaties. De aanpak van ScreenAgent is universeel en is niet afhankelijk van specifieke APIs, waardoor het veelzijdig is.
Kritériumverdeling
- Uitvoering van muis- en toetsenbordbewerkingen
- Plan-uitvoer-reflectieproces voor taakvoltooiing
- Ondersteuning voor verschillende desktopbesturingssystemen en applicaties
- Handmatige annotatie van de ScreenAgent-dataset voor diverse taakdekking
- VLM-agent voor GUI-interactie
AIWaves Agents
Open‑source adaptief LLM‑framework voor het bouwen, trainen & inzetten van autonome taalagenten.
AIWaves Agents is een open‑source adaptief LLM‑framework voor het bouwen, trainen en inzetten van autonome taalagenten. Het is bijgewerkt naar Agents 2.0, die ondersteuning toevoegt voor agenten leren en evaluatie via symbolische leer, een systematisch kader geïnspireerd op training van neurale netwerken. Dit kader maakt het mogelijk om taalagenten te trainen door een analogie te creëren tussen agenten pijplijnen en computationele grafieken van neurale netwerken. Het framework werkt door eerst een agent uit te voeren en zijn traject op te slaan, inclusief invoer, uitvoer, prompts en toolgebruik. Vervolgens wordt het resultaat geëvalueerd met een taal‑gebaseerde verliesfunctie, de fout teruggevoerd om taalgradienten te berekenen en de symbolische componenten van de agent dienovereenkomstig aan te passen. Dit proces stelt agenten in staat om na verloop van tijd te leren en zich aan te passen. Agents 2.0 ondersteunt ook de optimalisatie van multi‑agent systemen door knooppunten als verschillende agenten te behandelen of meerdere agenten binnen een enkel knooppunt te laten opereren. Het framework is ontworpen om flexibel en uitbreidbaar te zijn, en ondersteunt diverse toepassingen en onderzoeksrichtingen. Het project levert een installatiehandleiding, inclusief opties om te installeren vanuit de Git‑repository of voor lokale ontwikkeling. Het bevat ook citaties van gerelateerde onderzoeksartikelen. De sterke punten van het framework liggen in zijn innovatieve aanpak van agenten leren en het potentieel voor het bevorderen van onderzoek naar autonome taalagenten. Echter, de complexiteit en de afhankelijkheid van zorgvuldig ontworpen prompt‑pijplijnen kunnen voor gebruikers uitdagingen opleveren.
Kritériumverdeling
- Ondersteuning voor autonome taalagenten
- Training van taalagenten
- Inzet van taalagenten
- Zelfontwikkelende agenten mogelijk maken
Claude MCP Agents
AI-agenten gebouwd op Anthropic's MCP voor naadloze tool- en gegevensintegratie.
Claude MCP Agents zijn AI-agenten die gebruikmaken van Anthropic's Model Context Protocol (MCP) om verbinding te maken met een breed scala aan externe gegevensbronnen, API's en ontwikkelaarstools. Door te standaardiseren hoe context tussen Claude en externe systemen stroomt, kunnen deze agenten bestanden lezen, databases opvragen, services aanroepen en handelen op basis van real-time informatie zonder op maat gemaakte integraties voor elke bron. Deze aanpak is bedoeld voor ontwikkelaars en teams die automatisering, onderzoeksassistenten en workflow-agenten bouwen die betrouwbare toegang nodig hebben tot bedrijfs- of persoonlijke gegevens. De open specificatie van MCP betekent dat dezelfde agent kan pluggen in nieuwe tools zodra connectors verschijnen, wat lock-in en integratie-overhead vermindert.
Kritériumverdeling
- Integratie met Model Context Protocol
- Verbindt met bestanden, API's en databases
- Uitbreidbaar via aangepaste MCP-servers
- Ondersteunt agentische, meerstapsworkflows
- Compatibel met de Claude-modelfamilie
- Open standaard voor interoperabiliteit
BabyCatAGI
Lichtgewicht autonoom AI-agentenframework voor gestroomlijnde taakautomatisering
BabyCatAGI is een vereenvoudigde, aangepaste versie van BabyAGI die is ontworpen om complexe taken te verwerken via autonome AI-agents. Het breekt hoog-niveau doelstellingen af in beheersbare subtaken, voert deze sequentieel uit en past zijn plan aan op basis van tussentijdse resultaten, waardoor het geschikt is voor onderzoek, contentgeneratie en het oplossen van meerstapsproblemen. Het framework prioriteert minimale code en leesbaarheid, waardoor het toegankelijk is voor ontwikkelaars die willen experimenteren met agentische AI zonder de overhead van grotere orkestratiebibliotheken. Het integreert met taalmodellen en webzoektools om context te verzamelen, problemen te doordenken en gestructureerde output te produceren. Als open-experimenteel project is BabyCatAGI het beste geschikt voor het prototypen van agentworkflows, het leren hoe taakgedreven autonome systemen werken, en het aanpassen van pipelines voor specifieke automatiseringsbehoeften.
Kritériumverdeling
- Takenlijstcreatie en prioritering
- Autonome uitvoering van subtaken
- Integratie van websearch voor context
- Sequentiële redeneringsworkflow
- Lichtgewicht Python-implementatie
- Aangepaste doelstellingen en prompts
BabyDeerAGI
Een gestroomlijnd AI-agentframework waarmee parallelle taakuitvoering mogelijk is voor verbeterde efficiëntie.
BabyDeerAGI is een gestroomlijnd AI-agentframework dat is ontworpen om parallelle taakuitvoering mogelijk te maken voor verbeterde efficiëntie. Het is gericht op ontwikkelaars en onderzoekers die hun AI-workflows willen optimaliseren. Door meerdere taken tegelijk te laten draaien, kan BabyDeerAGI de totale verwerkingssnelheid aanzienlijk verminderen. Het framework is met flexibiliteit ontworpen en ondersteunt integratie met diverse AI-modellen en -tools. Echter, specifieke details over de mogelijkheden en beperkingen zijn niet uitgebreid gedocumenteerd in de beschikbare bronnen.
Kritériumverdeling
- Parallelle taakuitvoering
- Flexibele integratie met AI-modellen
- Gestroomlijnd AI-agentframework
- Ondersteuning voor gelijktijdige verwerking