LangGraph 提供基於圖形的抽象來設計 AI 代理的工作流程。開發者定義代表提示、工具、資料源或決策邏輯的節點，然後用邊連接這些節點形成一個有向圖。在運行時，LangGraph 遍歷該圖，按順序或平行執行 LLM 呼叫、API 請求和自定義函數。內建的快取、錯誤處理、日誌與併發支援，確保代理行為的健壯性。可擴充的節點和邊範板允許用戶整合任何外部服務或模型，使 LangGraph 理想於建立聊天機器人、資料管道、自動化工作者和研究助手，無需複雜的範例程式碼。

Joylive Agent提供一個模組化、插件式的架構，專為構建高階AI代理設計。它無縫整合OpenAI GPT等LLM，支持配置記憶後端以持續會話，並擁有工具包管理器，可將外部API或自訂函數展現為代理能力。框架內建推理鏈、多回合對話管理，以及RESTful服務接口，方便部署。Java核心確保企業級穩定性，讓團隊能快速原型設計、擴充規模，應用於多種用途。

Lila提供一個完整的AI代理框架，適用於多步推理和自主任務執行。開發者可以定義自訂工具（API、資料庫、Webhook），並在運行時動態調用。它提供記憶模組來存儲對話歷史和事實，規劃組件來排程子任務，以及思考鏈提示以透明決策路徑。其插件系統允許無縫擴展新功能，內建監控追蹤代理行動與輸出。模組化設計使其易於整合至現有Python專案或作為雲端服務部署，支持實時代理工作流程。

Self-Determining AI Agents是一個Python框架，旨在簡化自主AI代理的建立。它具有可自定義的規劃循環，在該循環中代理產生任務、規劃策略並使用整合工具執行。框架包括持久記憶模組以保留上下文，彈性的任務排程系統，以及用於Web API或資料庫查詢等自訂工具整合的鉤子。開發者能透過配置檔或程式碼定義代理目標，框架則負責迭代決策流程。支援日誌記錄、性能監控，並能擴展新的規劃演算法。非常適合用於研究、自動化工作流程及智能多代理系統的快速原型設計。

AgentFarm提供一個全面的框架，用於在統一系統中協調不同的AI代理。用戶可以用Python腳本化專業的代理行為，分配角色（管理員、工作人員、分析員）並建立任務佇列進行並行處理。它與主要的LLM服務（OpenAI、Azure OpenAI）無縫集成，支持動態提示路由和模型選擇。內置儀表板追蹤代理狀態、記錄互動並可視化工作流程性能。通過模組化插件擴展API功能，開發者可以擴充功能、自動化錯誤處理及監控資源利用。適合部署多階段流程，AgentFarm提升了AI驅動自動化的可靠性、擴展性和維護性。