AAGPT是一個可擴展的開源AI代理框架，旨在構建自主代理。它允許您定義高層次目標，管理對話記憶，規劃多步任務，以及整合外部工具或API。使用簡單的配置文件和Python SDK，您可以自訂代理行為，定義自訂動作，並部署能與資料來源交互、執行指令、並從過往互動中學習以提升性能的代理。

AgentLayer 是一個全面的平台，允許使用者創建專門針對其操作需求定制的專屬 AI 代理。它利用先進的人工智慧功能自動化工作流程、改善客戶互動並簡化決策過程。使用者可以自定義代理的功能，與現有工具整合，並無縫地在多個渠道上部署。這使企業能夠優化其效率，並通過智能解決方案提升用戶體驗。

Agents Base利用人工智能開發可定制的代理，簡化業務流程。用戶可以設計能夠回應客戶詢問、處理交易和高效管理工作流程的代理。這項技術旨在靈活性和可擴展性，使其既適合小型企業，也適合希望提高服務交付和運營效率的大型企業。

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。

ManasAI是一個以Python為基礎的框架，可創建具有內建狀態和模組化元件的自主AI代理。它提供代理推理、短期與長期記憶、外部工具與API整合、訊息驅動事件處理與多代理協調的核心抽象。代理可被設定來管理背景、執行任務、處理重試及收集反饋。其可插拔架構讓開發者能根據特定工作流程調整記憶後端、工具和協調器，非常適合原型開發聊天機器人、數位工作者與需要持續背景與複雜交互的自動化流程。

MCP Ollama Agent 利用本地 Ollama LLM 執行時環境，提供多功能的任務自動化代理框架。它集成多種工具接口，包括通過 SERP API 進行網絡搜索、文件系統操作、Shell 命令執行，以及 Python 環境管理。通過定義自訂提示和工具配置，用戶可以編排複雜工作流程，自動化重複性任務，並構建專為各種領域定制的專用助手。代理管理工具調用和上下文，保持會話記錄和工具回應，以產生連貫行動。其基於 CLI 的設定與模組化架構使得擴展新工具和適應不同應用場景變得容易，從研究和數據分析到開發支援。

MultiLang Status Agents 是一個開源的 AI 代理框架，示範如何使用多種程式語言構建和部署跨平台的狀態檢查代理。它提供 Python、C# 和 JavaScript 的範例碼，整合 Semantic Kernel 和 OpenAI GPT API，以查詢服務健康或狀態端點。此框架標準化代理流程，包括提示構建、API 驗證、結果解析與摘要。用戶可以擴充或定制代理，加入新服務整合、修改語言提示，或將狀態代理嵌入網頁應用與管理面板。通過抽象語言特定實作，加快跨多技術堆疊的一致性、AI 驅動監控工具的開發。

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。

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。