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20 Open-Source-Repos · 1.270+ Sterne

Baue produktionsreife KI-Agenten
Keine Infrastruktur

Open-Source-Python-Tools aus 30+ realen Deployments. Frameworks, Templates und Bibliotheken — baue Agenten, nicht Boilerplate.

Empfohlen und vertraut von

LangChain 492K
Pydantic 22K
612 LinkedIn-Reaktionen
1,270+ GitHub-Sterne
285K+ PyPI-Downloads

So funktioniert es

Von der Installation zur Produktion in drei Schritten

Step 01

Paket wählen

Durchstöbern Sie unser Ökosystem mit 20 Open-Source-Paketen. Installation via pip — jedes funktioniert eigenständig oder zusammen.

Step 02

Konfigurieren & Bauen

Nutzen Sie unsere CLI-Generatoren, Presets und Templates, um Ihr KI-Agenten-Projekt in Minuten zu erstellen.

Step 03

In Produktion bringen

Deployment mit Docker, Observability mit Logfire und sicher skalieren mit produktionserprobtem Code.

Warum wir das bauen

Nach über 30 KI-Deployments sind wir immer wieder gegen dieselbe Wand gelaufen: Teams verbrachten Monate damit, Infrastruktur zu bauen, statt ihr eigentliches Problem zu lösen. Jedes Projekt erfand Auth, Streaming, Agent-Orchestrierung — von Grund auf neu. Wir haben uns entschieden, die Patterns open-source zu machen, die tatsächlich die Produktion überlebt haben, damit du den Teil überspringen kannst, in dem um 2 Uhr nachts alles zusammenbricht.

Vstorm Team — aus den Schützengräben der Produktions-KI

Modular, nicht monolithisch

Nimm was du brauchst, lass den Rest. Jedes Paket funktioniert eigenständig — kein Vendor Lock-in, keine versteckten Abhängigkeiten.

Zuerst produktionserprobt

Nichts wird veröffentlicht, bis es echten Traffic übersteht. Das sind keine Wochenend-Prototypen — sie stammen aus Systemen mit echten Nutzern.

Von Praktikern gebaut

Wir nutzen alles, was wir veröffentlichen, selbst. Wenn etwas kaputt geht, spüren wir es als Erste. Deshalb fokussieren sich unsere Tools auf das, was in der Produktion wirklich zählt.

Community & Anerkennung

Was das Ökosystem über unsere Tools sagt

600+
Likes auf LangChain-Feature
16+
Referenzen in Pydantic AI Issues & PRs
2
Aufgeführt in der offiziellen Pydantic AI Doku
5+
Community-Mitwirkende

Häufig gestellte Fragen

Alles was Sie über unsere Tools und Projekte wissen müssen.

Was ist das Full-Stack AI Agent Template?
Ein Open-Source-Projektgenerator, der produktionsreife AI/LLM-Anwendungen mit einem FastAPI-Backend und Next.js-Frontend erstellt. Ein CLI-Befehl oder der Web-Konfigurator generiert ein vollständiges Projekt mit Ihrer Wahl des AI-Frameworks, der Datenbank, Authentifizierung und über 75 Konfigurationsoptionen.
Welches AI-Framework sollte ich wählen?
Wählen Sie Pydantic AI für typsichere, produktionsreife Agenten mit Logfire-Observability. Nehmen Sie LangChain für das größte Ökosystem an Integrationen. Verwenden Sie LangGraph für komplexe mehrstufige Workflows mit State Management. Probieren Sie CrewAI für Multi-Agent-Kollaboration. Wählen Sie DeepAgents für autonome Agenten mit Planung und Human-in-the-Loop-Genehmigung.
Kann ich das AI-Framework nach der Projektgenerierung wechseln?
Ja. Generieren Sie das Projekt mit einem anderen --ai-framework-Flag neu. Ihr benutzerdefinierter Code außerhalb des generierten Agentenmoduls bleibt erhalten, wenn Sie Versionskontrolle verwenden. Der Web-Konfigurator ermöglicht auch den Export Ihrer Konfiguration als JSON zum späteren Re-Import.
Ist das Template kostenlos?
Ja, vollständig kostenlos. Das Template ist MIT-lizenziert — verwenden Sie es für persönliche und kommerzielle Projekte ohne Einschränkungen. Keine Premium-Stufen, keine Nutzungslimits, keine Registrierung erforderlich.
Welche Datenbank sollte ich verwenden?
PostgreSQL wird für die Produktion empfohlen — es unterstützt das Admin-Panel, Konversationspersistenz und alle SQLAlchemy/SQLModel ORM-Funktionen. Verwenden Sie MongoDB für dokumentenorientierte Workloads. SQLite ist ideal für Entwicklung und kleine Deployments ohne Konfiguration. Wählen Sie 'None' für zustandslose API-only-Dienste.

Was gibt's Neues

Neueste Releases in unserem Ökosystem

Mar 5 v0.3.0 pydantic-deepagents

DeepResearch & Multi-Provider-Unterstützung

DeepResearch-Agent-Muster, Gemini/Groq-Provider und verbessertes Kontextmanagement hinzugefügt.

Feb 28 v2.1.0 fastapi-fullstack

Web-Konfigurator & 5 KI-Frameworks

Interaktiver Web-Konfigurator mit 75+ Optionen, CrewAI- & LangGraph-Unterstützung, Logfire-Integration.

Feb 20 v1.0.0 logfire-assistant

Logfire Assistant 1.0 — Chrome-Erweiterung

Natürliche Sprachabfragen für Logfire-Daten. Chatten Sie mit Ihren Traces, Metriken und Logs im Browser.

Von der Community gebaut

Open-Source-Mitwirkende, die unsere Tools jeden Tag besser machen

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