LangGraph4j將AI代理操作——如LLM調用、函數調用、數據轉換——表示為有向圖中的節點，邊則模擬數據流。用戶建立圖形，添加聊天、嵌入、外部API或自訂邏輯的節點，連接它們並執行。該框架管理執行順序、處理快取、記錄輸入輸出，並允許擴展新節點類型。支持同步和異步處理，適用於聊天機器人、文件問答和複雜推理流程。

Saiki是一個開源的代理協調框架，讓開發者能寫出描述性的YAML定義，建立複雜的AI驅動工作流程。每個代理可以執行任務、調用外部服務或串聯調用其他代理。Saiki提供內建的REST API服務器、執行追蹤、詳細日志和即時監控的Web儀表板，支援重試、備援和自定義擴展，使迭代除錯和擴展機器人流程變得簡單。

Cognify允許用戶定義數據科學目標，並讓AI代理處理繁重的任務。代理可以寫作和除錯代碼，連接到數據庫以獲取洞察，產生交互式可視化，甚至導出報告。通過插件架構，用戶可以擴展功能到自定義API、排程系統和雲服務。Cognify提供可重現性、協作功能和日誌追踪代理的決策與輸出，非常適合快速原型設計和生產流程。

Spellcaster採用結構化方法構建AI代理，通過‘咒語’——結合提示、邏輯與工作流程。開發者編寫YAML配置文件，來定義代理的角色、輸入、輸出與協調步驟。CLI工具執行咒語，傳遞訊息，並與OpenAI、Anthropic等LLM API無縫整合。Spellcaster追蹤執行日誌，保存對話上下文，並支持自定義插件進行前後處理。其除錯界面能視覺化調用序列與資料流程，方便辨識提示失敗與性能問題。藉由抽象複雜的協調模式與標準化提示範本，減少開發負擔，確保跨環境的一致代理行為。