此框架允許用戶設計、配置並部署多個透過中心協調器以JSON訊息交流的AI代理。每個代理可以具有不同的角色、提示詞與記憶模組，並可通過實現提供者接口來插入任意LLM提供商。系統支持持久的對話記錄、動態路由和模組擴展，適用於模擬辯論、自動化客戶支持流程或協作多步文件生成，運行在Python中，並支援Docker用於容器化部署。

multiagent-golang提供了一個結構化的方法來建立Go中的多代理系統。它引入一個Agent抽象，每個代理可以配備不同的感測器來感知環境，以及執行器來採取行動。代理使用Go例程並通過專屬的訊息通道同時執行並溝通。框架還包含一個環境模擬層，用於處理事件、管理代理生命週期及追蹤狀態變化。開發者可以輕鬆擴展或自訂代理行為、配置模擬參數，並整合額外模組做日誌記錄或分析。它簡化了可擴展並行模擬的創建，適用於研究與原型設計。

Pydantic AI Agent 提供一個結構化且類型安全的方式來設計 AI 驅動的代理器，透過利用 Pydantic 的資料驗證和建模能力。開發者將代理器配置定義為 Pydantic 類別，指定輸入結構、提示模板及工具介面。該框架無縫整合如 OpenAI 等 LLM API，允許代理器執行使用者定義的功能、處理 LLM 回應並維護工作流程狀態。它支援多步推理鏈結，調整提示符並自動處理驗證錯誤。結合資料驗證與模組化代理器邏輯，Pydantic AI Agent 簡化了聊天機器人、任務自動化腳本與自訂 AI 助手的開發。其可擴展架構允許整合新工具與適配器，加速原型設計並在多樣的 Python 應用中可靠地部署 AI 代理器。

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。

AIFoundry-AgentService-Streamlit 是一個用 Python 打造的開源演示應用，利用 Streamlit 快速啟動 AI 代理人，藉由 AIFoundry 的 AgentService API。界面提供選擇代理設定、調整對話參數（如溫度和最大 tokens），並顯示對話歷史。它支援串流回應、多個代理環境，以及記錄請求與回應以便除錯。此工具簡化測試各種代理配置，縮短原型開發週期，減少整合負擔，適合在正式部署前驗證。

Swarms SDK 簡化利用大型語言模型建立、配置與執行多代理合作系統。開發者定義具有不同角色（研究員、合成師、評論者）的代理人，並將它們組合成交換訊息的群體（swarms），以共享的訊息匯流排進行訊息傳遞。SDK 負責排程、上下文持續與記憶體儲存，促進反覆問題解決。支援OpenAI、Anthropic及其他LLM供應商，並提供彈性整合。提供日誌、結果聚合與績效評估工具，幫助團隊設計與部署AI工作流程，用於頭腦風暴、內容產生、摘要與決策支援。