AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint提供一個模組化的框架，用以在AWS Bedrock上實現多代理架構。包含定義代理角色（規劃者、研究員、執行者與評估者）的範例程式碼，這些角色透過共用訊息佇列合作。每個代理都可調用不同的Bedrock模型，配合自訂提示語，並將中間輸出傳遞給下一個代理。內建CloudWatch日誌記錄、錯誤處理範例，以及同步或非同步執行支援，展示如何管理模型選擇、批次任務與端到端協調。開發者可克隆資源庫、設定AWS IAM角色與Bedrock端點，然後透過CloudFormation或CDK部署。開源設計鼓勵擴展角色、跨任務擴充代理，並整合S3、Lambda與Step Functions。

Besser Agentic Framework提供模組化工具包，用於定義、協調和擴展AI代理。它允許配置代理行為、整合外部工具與API、管理代理記憶和狀態，以及監控執行狀況。基於Python，支援可擴展的插件介面、多代理協作，以及內建的日誌記錄。開發者可以快速原型化並部署用於資料擷取、自動化研究和對話式助手等任務的代理，全部在統一框架中完成。

Council提供了一個結構化的環境，用於設計AI代理，包括定義角色、串聯任務和集成外部工具或API。用戶可以配置記憶存儲、管理代理狀態並實現定制的推理管道。Council的插件架構支持與NLP服務、數據源和第三方工具的無縫整合，使您能夠快速建立和部署協調執行複雜任務的多代理系統，並保證其可靠性。

GenAI Job Agents 是一個基於 Python 的開源框架，可簡化 AI 助力的任務代理的建立與管理。開發者可以使用簡單的配置文件或 Python 類來定義自訂的任務類型與代理行為。系統無縫整合 OpenAI 用於 LLM 支持的推理，以及 LangChain 用於調用鏈。任務可以排入佇列、並行執行，並通過內建日誌與錯誤處理機制進行監控。代理能處理動態輸入，自動重試失敗，輸出結構化結果供後端處理。模組化架構、可擴充插件與清晰 API，讓團隊能自動化重複任務、協調複雜工作流程，並在生產環境擴展 AI 驅動運營。

TinyAuton提供了一個最小、可擴展的架構，用於構建能利用OpenAI GPT模型進行規劃、執行和調整任務的自主代理。它包含內建模塊，可定義目標、管理對話上下文、調用自訂工具並記錄代理決策。透過循環式自我反思，代理可以分析結果、調整計畫並重試失敗步驟。開發者能整合外部API或本地腳本作為工具，建立記憶或狀態，並自訂代理的推理流程。TinyAuton適合用於快速原型化AI驅動的工作流程，從資料擷取到程式碼產生，都可用少量Python程式碼實現。