X AI Agent是一個以開發者為中心的框架，簡化了使用大型語言模型打造自訂AI代理的流程。它原生支援函數呼叫、記憶存儲、工具與插件整合、連鎖思考推理，以及多步任務的協調。用戶可以定義自訂動作、連接外部API，並在會話間維持對話上下文。模組化設計確保擴展性，並可輕鬆整合主流LLM供應商，實現強大的自動化與決策流程。

Cerebras AI Agent 利用 Cerebras Wafer Scale Engine 的獨特架構來加快深度學習模型的訓練。它通過高速度和大量數據的吞吐量來提供無與倫比的性能，將研究轉化為可觸及的結果。其能力幫助組織有效地管理大規模 AI 項目，確保研究人員能夠專注於創新，而不是硬體限制。

CamelAGI是一個簡化創建自主AI代理的開源框架。它具有插件架構用於自定義工具，長期記憶集成以保持上下文，以及支持GPT-4和Llama 2等多種大型語言模型。通過明確的計劃與執行模塊，代理可以拆解任務、調用外部API並隨時間調整。CamelAGI的擴展性和社群驅動的設計使其適合研究原型、生產系統和教育項目。

DEf-MARL（多智能體強化學習去中心化執行框架）提供一個穩健的基礎設施，用於執行與訓練合作智能體，無需中央控制。它利用點對點通訊協議，分享政策與觀測數據，實現局部互動協調。該框架能無縫整合PyTorch及TensorFlow等常用RL工具包，提供可自訂的環境包裝器、分散式Rollout收集與梯度同步模組。用戶可定義特定智能體的觀測空間、獎勵函數與通訊拓撲。DEf-MARL支持運行時動態添加與移除智能體，通過複製關鍵狀態提升錯誤容忍，並採用自適應通訊調度平衡探索與利用。它透過平行模擬環境並減少中心瓶頸，加速訓練，適用於大規模MARL研究及工業模擬。