Embabel Agent提供一個結構化的方法，用於在Node.js和瀏覽器環境中構建AI代理。開發者定義工具（如HTTP抓取器、資料庫連接器或自定義函數），並透過簡單的JSON或JavaScript類別設定代理的行為。該框架可維護對話歷史、將查詢導向適當的工具，並支援插件擴展。Embabel Agent非常適合用於創建具有動態能力的聊天機器人、自動交互多API的助手，以及需要即時協調AI調用的研究原型。

LLM-Blender-Agent使開發者能將LLM封裝為協作型智能體，建立模組化的多智能體AI系統。每個智能體可以存取Python執行、網路擷取、SQL資料庫和外部API工具。框架能管理對話記憶、逐步推理與工具協調，支持產生報告、資料分析、自動化研究和流程自動化等應用。基於LangChain，輕量、擴展性佳，可與GPT-3.5、GPT-4及其他LLM兼容。

Cerebellum提供一個模組化平台，開發者可以使用聲明式計劃定義代理，這些計劃由一連串的步驟或工具調用組成。每個計劃都可以通過統一介面調用內建或自定義的工具，例如API連接器、檢索器或資料處理器。記憶模組允許代理在會話中存取、存儲及遺忘資訊，支援上下文感知與狀態化互動。它整合了OpenAI、Hugging Face等流行的LLM，支援自訂工具註冊，並配備事件驅動的執行引擎，支持即時流程控制。透過日誌、錯誤處理及插件鉤子，Cerebellum提升生產效率，加速自動化、虛擬助手與研究應用的代理開發。

建立於ToolHouse與Groq LLM上的人工智能代理，接受開發者的自然語言提示，並策劃一系列工具，例如程式碼產生器、程式碼標準檢查工具、測試執行器與CI/CD連接器，以生成、驗證及優化程式碼片段。它支援多種程式語言，提供根據反饋迭代的機制，並能整合自訂插件來完成特殊任務。透過自動化執行與測試步驟，確保產生的程式碼在交付前符合品質標準。