SimplerLLM為開發者提供最簡化的API，用於組合LLM鏈、定義代理操作以及編排工具調用。內建存儲記憶、提示模板和輸出解析的抽象層，使用戶能快速建立可保持上下文的對話代理。該框架可無縫整合OpenAI、Azure和HuggingFace模型，並支持可插拔的搜尋、計算器與自定義API工具包。其輕量核心減少依賴，促進敏捷開發，並輕鬆在雲端或邊緣部署。不論是建立聊天機器人、QA助手或任務自動化器，SimplerLLM都能簡化端到端的LLM代理流程。

Agent-Baba 提供完整工具包，用於建立和管理適合特定任務的自主AI代理。其具有擴展能力的插件架構、能保存會話語境的記憶系統，以及能進行序列任務執行的工作流程自動化。開發者可以將網頁爬蟲、資料庫和自訂API等工具整合到代理中。此框架透過宣告式YAML或JSON結構簡化配置，支援多代理協作，並提供監控儀表板，以追蹤代理表現和日誌，促進迭代改進和多環境無縫部署。

Agent-Squad是一個模組化的Python框架，能讓團隊設計、部署與運行多代理系統來執行複雜任務。其核心允許配置多樣的代理設定，如數據擷取器、摘要器、程式碼撰寫器與驗證器，這些代理透過定義的頻道溝通，共享記憶體語境。藉由將高層目標分解為子任務，框架協調平行處理，並利用LLM與外部API、資料庫或自訂工具連結。開發者可用JSON或程式碼定義工作流程，監控代理互動，並用內建日誌與評估工具動態調整策略。

InfantAgent 提供輕量級的結構，用於設計與部署Python中的智慧代理。它整合熱門的大型語言模型（OpenAI、Hugging Face）、支援持久性記憶模組，並啟用自定義工具鏈。開箱即用的功能包括會話界面、任務協調與策略驅動的決策。其插件架構允許輕鬆擴展特定領域的工具與API，非常適合用於原型研究代理、工作流程自動化或將AI助理整合到應用程式中。

LLM-Agent是個輕量級且可擴充的框架，用於建構由大型語言模型驅動的AI代理。它提供對於會話記憶、動態提示範本及無縫整合自訂工具或API的抽象層。開發者能編排多步推理流程、跨多次互動保持狀態，並自動化複雜任務，例如資料擷取、報告生成與決策支援。結合記憶管理、工具利用與規劃，讓在Python中開發智能、任務導向的代理更加高效。

具有函數調用的本地LLM允許開發者創建完全在本地硬件上運行的AI代理，消除數據隱私問題和雲依賴。該框架包含集成LLaMA、GPT4All等本地LLM的示例代碼，並展示如何配置模型調用的函數架構來執行數據獲取、Shell命令或與API交互等任務。用戶可以擴展設計，定義自定義函數端點、自定義提示，並處理函數響應。這個輕量級解決方案簡化了構建離線AI助手、聊天機器人和自動化工具的流程，適用於各種應用。

Wren是一個基於Python的AI代理框架，旨在幫助開發者創建、管理和部署自主代理。它提供定義工具（API或函數）、記憶存儲用於內容保留，以及處理多步推理的協調邏輯。使用Wren，您可以快速原型化聊天機器人、任務自動化腳本與研究助手，通過組合LLM調用、註冊自定義工具，並保存對話記錄。其模組化設計和回調功能使擴展和整合現有應用變得簡單。