Multi-Agent-LLM的設計旨在簡化由大型語言模型驅動的多個人工智能代理的協調。用戶可以定義具有獨特個人角色、記憶存儲和整合外部工具或API的獨立代理。一個中心的AgentManager管理通信循環，允許代理在共享環境中交換訊息並共同推進複雜目標。該框架支援切換LLM提供商（如OpenAI、Hugging Face）、靈活的提示範本、對話歷史和逐步工具上下文。開發者可利用內建的日誌、錯誤處理及動態代理生成工具，實現多步驟工作流程、研究任務和決策管道的可擴展自動化。

EvalsOne 是一個全面的工具，旨在增強生成 AI 應用的開發和優化。通過與領先的大型語言模型的無縫集成，它使使用者能夠執行批量評估、多模型比較和提示優化。該平台迎合新手和經驗豐富的開發者，提供簡易的介面簡化評估過程。通過 EvalsOne，使用者可以對模型進行迭代，確保穩定和可靠的輸出，同時在 AI 應用中取得競爭優勢。

Proactive AI Agents是一個以開發者為中心的框架，旨在架構由大型語言模型推動的高級自主代理生態系統。它提供現成的功能用於代理創建、任務拆解和代理間通信，實現多步驟目標的無縫協作。每個代理可配備自定義工具、記憶存儲和規劃演算法，使其能積極預測用戶需求、排定任務並動態調整策略。該框架支持模組化整合新的語言模型、工具包和知識庫，同時提供內建的日誌記錄與監控功能。透過抽象化代理協調的複雜性，Proactive AI Agents加快AI驅動的工作流程開發，適用於研究、自動化和企業應用。

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。