Rigging是一個專注於開發者的框架，簡化AI代理的建立和協調。它提供工具和函數註冊、上下文和記憶管理、工作流程鏈接、回調事件和日誌記錄。開發者可以整合多個LLM供應商，定義自定義插件，以及組裝多步驟管道。Rigging的TypeScript型安全SDK確保模組化和可重用，加快聊天機器人、資料處理和內容產生任務的AI代理開發。

本質上，SpongeCake是一個建立在Langchain之上的高層抽象層，旨在加速AI代理的開發。它內建支援註冊工具——如網路搜尋、資料庫連接器或自定義API——管理提示範本，並持久化對話記憶。透過程式碼或YAML配置，團隊可以以聲明方式定義代理行為、串連多步驟工作流程，以及啟用動態工具選擇。包含的CLI便於本地測試、除錯與部署，非常適合用來建立聊天機器人、任務自動化以及領域專用助手，且避免重複樣板碼。

SquadflowAI Studio允許用戶通過定義角色、任務和代理間通信來視覺化組合AI代理。代理可以串聯以處理複雜的多步流程—查詢數據庫或API、執行動作以及傳遞上下文。平台支援插件擴展、即時除錯和逐步日誌。開發者配置提示、管理記憶狀態，並在無需繁雜程式碼的情況下設置條件邏輯。支持OpenAI、Anthropic和本地LLM模型。團隊可使用REST或WebSocket端點部署流程，監控性能指標，並在集中式儀表板調整代理行為。

ToolAgents是一個模組化的開源AI代理框架，將大型語言模型與外部工具整合，實現複雜的工作流程自動化。開發者通過集中式註冊表註冊工具，定義像API呼叫、資料庫查詢、程式碼執行與文件分析等任務端點。代理可以規劃多步操作，依據LLM輸出動態調用或鏈接工具。該框架支援串列與平行任務執行、錯誤處理，以及可擴展的插件擴充，並藉由Python API簡化智能代理的建構、測試與部署，促進資料擷取、內容生成、腳本執行與文件處理，加速原型開發與擴展自動化範圍。

TypeAI Core提供一個完整框架，用於創建利用大型語言模型的AI驅動代理。它包括提示模板工具、基於向量存儲的會話記憶、與外部工具（API、資料庫、代碼運行器）的無縫整合，以及對嵌套或協作代理的支持。開發者可以定義自訂函數，管理會話狀態，並通過直觀的TypeScript API來協調工作流程。透過抽象複雜的LLM交互，TypeAI Core加速了具有最小樣板的上下文感知、多輪對話AI的開發。

A2A SDK是用於構建、串接和管理Python中AI代理的開發者工具包。它提供API，用於通過提示或代碼定義代理行為，將代理連接到流程或工作流，並實現異步訊息傳遞。支援OpenAI、Llama、Redis和REST服務的整合，讓代理可以獲取資料、調用函數和儲存狀態。內建UI監控代理活動，模組化設計確保可擴展或替換元件以符合自訂應用場景。

AgentUniverse提供一個統一的Python SDK，用於設計、協調及運行自主AI代理。開發者可以定義代理行為，整合外部工具或API，維護對話記憶，以及排定多步任務。支援LangChain、自訂工具插件及可配置的運行環境，加快代理的開發與部署。內建監控與日誌記錄，提供即時洞察，其模組化架構也便於擴充新功能或AI模型。

AI Agent Terraform模組提供可重用的Terraform配置，能自動化端到端建立AI代理後端。它創建AWS VPC、具有最少特權政策的IAM角色、連接到OpenAI或自定義模型API的Lambda函數、REST API Gateway界面，以及選擇性Step Functions用於流程編排。用戶可以自定義環境變數、擴展設置、日誌記錄與監控。此模組將複雜的雲端設定抽象成簡單輸入，使快速、一致且安全地部署對話式AI代理、任務自動化或資料處理機器人在數分鐘內完成。

autogen_multiagent提供在Python中實例化、配置和協調多個AI代理的結構化方式。它提供動態代理創建、代理間訊息通道、任務規劃、執行循環與監控工具。與OpenAI API無縫整合，讓你為每個代理分配專用角色如規劃者、執行者、摘要者，並協調它們的互動。此框架非常適合模組化、可擴展的AI工作流程，例如自動化文檔分析、客戶支援協調以及多步驟的程式碼生成。

Hashiru AgentX 是一個統一的 AI 工作流程協調器，托管於 Hugging Face Spaces。它允許用戶輸入自然語言指令，並從預建的代理中選擇，用於程式碼執行、網路搜尋和文件分析。在幕後，它動態組合工具鏈，在安全沙箱中運行 Python 製品，查詢線上資源，並從上傳的檔案中提取洞見。結果以對話格式返回，支援反覆優化與方便下載。

Microsoft AutoGen旨在促進自主AI代理之端到端開發，提供模組化的記憶管理、任務規劃、工具整合和通信元件。開發者可以定義具有結構化架構的自訂工具，並連結到主要的LLM供應商如OpenAI和Azure OpenAI。此框架支援單一或多代理的協同，實現讓代理協調完成複雜任務的合作流程。其即插即用的架構允許輕鬆擴展新的記憶存儲、規劃策略和通信協定。透過抽象低層次的整合細節，AutoGen加快了原型開發和部署人工智慧驅動應用的速度，應用範圍涵蓋客服、資料分析與流程自動化等領域。

LangGraphJS API 提供一個程式界面，設計 AI 代理流程，使用有向圖。圖中的每個節點代表 LLM 呼叫、決策邏輯或資料轉換。開發者可以串連節點、處理分支邏輯，並無縫管理非同步執行。具有 TypeScript 定義和內建整合流行 LLM 供應商，簡化對話代理、資料擷取流程及複雜多步驟流程的開發，無需樣板代碼。

MAGI（模組化人工智慧生成式智慧）是一個為簡化人工智慧代理建立與管理而設計的開源框架。它提供插件結構，用於自定義工具整合、持久記憶模組、思維鏈規劃，以及多步工作流程的即時協調。開發者可以註冊外部 API 或本地腳本作為代理工具、配置記憶後端，並定義任務策略。MAGI 的可擴展設計支援同步與非同步任務，非常適用於聊天機器人、自動化流程和研究原型。

MindForge是一個堅固的協調框架，設計用於以最少樣板碼建構和部署AI驅動的代理。它採用模組化架構，包括任務規劃器、推理引擎、記憶管理器和工具執行層。透過LLMs，代理可以解析用戶輸入、制定計劃並調用外部工具 — 如網頁爬蟲API、資料庫或自訂腳本 — 以完成複雜任務。記憶組件保存對話背景，啟用多回合互動，決策引擎根據政策動態選擇動作；支援插件與可自訂的工作流程管線，開發者能擴充功能，加入自訂工具、第三方整合與領域知識庫。MindForge簡化了AI代理的開發流程，促進快速原型以及在生產環境中的擴展部署。

OmniMind0 是一個完整的基於代理的 AI 框架，使用 Python 編寫，允許建立並協調多個自主代理。每個代理可配置以處理特定任務—如資料擷取、摘要或決策—並透過可插拔的記憶體後端（如 Redis 或 JSON 檔案）共享狀態。內建插件架構讓您可以拓展功能，與外部 API 或客製命令整合。支援 OpenAI、Azure 和 Hugging Face 模型，並提供 CLI、REST API 伺服器或 Docker 的部署選項，以便靈活集成入您的工作流程。

Playbooks AI是一個用於通過聲明式劇本DSL構建AI代理的開發框架。它支持與多種大型語言模型（LLMs）、自定義工具和記憶存儲的整合。配備CLI和網頁界面，使用者可以定義代理行為、編排多步流程並監控執行結果。功能包括工具路由、有狀態記憶、版本控制、分析和多代理協作，便於快速原型設計和部署生產級AI助手。

TreeInstruct 提供一個架構，建構層級式、基於決策樹的大型語言模型提示管道。用戶可以定義代表提示或函式呼叫的節點，根據模型輸出設置條件分支，並執行樹狀結構來引導複雜的工作流程。它支援與 OpenAI 及其他 LLM 提供者整合，並提供日誌記錄、錯誤處理及可客製化的節點參數，以確保多回合互動的透明度與彈性。