CodeFlying 是一個 AI 驅動的無需編碼平台，旨在透過與 AI 互動，瞬間構建全端應用。它根據用戶輸入自動生成完整軟體堆疊，包括前端、後端和管理控制台。非常適合想快速原型和部署應用的初創公司、獨立開發者和企業，支援從小程序到任務管理器和電子商務平台等多種應用類型。用戶可直接下載源代碼或即刻部署應用，利用 AI 的先進編碼能力簡化並加快應用程式開發。

Modelfy 是一個由 AI 驅動的平台，採用先進的專有神經網絡與八叉樹解析技術，將 2D 影像轉換為高品質 3D 模型。用戶可上傳影像並獲得 GLB、OBJ 和 STL 等格式的優化 3D 資產。該平台適合需要快速原型、遊戲資產或 3D 列印模型的專業人士，提供企業級基礎設施以確保可靠性與精確貼圖生成。

Autoware是一個尖端的開源軟件平台，專為自主車輛功能而設。它整合了各種能力，如感知、定位、規劃和控制，滿足開發人員和研究人員的需求。使用Autoware，用戶可以創建精密的自動駕駛應用，訪問各種工具和預配置的軟件模塊，促進在真實環境中的快速測試和部署。

Flocking Multi-Agent提供模組化的庫，用於模擬展示群體智慧的自主智能體。它編碼核心操控行為——凝聚、分離與對齊——以及避障和動態目標追蹤。利用Python和Pygame進行視覺化，該框架允許調整如鄰居半徑、最大速度和轉向力等參數。它支持通過自定義行為函數和機器人或遊戲引擎的集成掛鉤來擴展。適用於AI、機器人學、遊戲開發和學術研究的實驗，展示簡單的本地規則如何產生複雜的全局行為。

LangChain Studio 是一個瀏覽器基礎的開發環境，專為構建 AI 代理和語言管道而設。用戶可以拖放組件來組裝連串、配置 LLM 參數、整合外部 API 和工具，並管理文境記憶。平台支援即時測試、除錯和分析儀表板，加快迭代速度，也提供部署選項和版本控制，使代理應用的發布變得輕鬆。

OLI（OpenAI邏輯解釋器）是一個客戶端框架，旨在通過利用OpenAI API來簡化在Web應用中創建AI代理。開發人員可以定義自定義函數，OLI根據用戶提示智能選擇，管理會話上下文以在多次互動中保持一致的狀態，並鏈接API調用到複雜的工作流程，如預約或報告生成。此外，OLI還包括解析響應、處理錯誤和通過Webhook或REST端點集成第三方服務的工具。由於它是完全模組化和開源的，團隊可以自定義代理行為、增加新功能並在任何Web平台上部署OLI代理，無需後端依賴。OLI加快了對話界面和自動化的開發。

此專案展現一個完整功能的客戶支援AI代理，結合OpenAI Autogen框架與Streamlit前端。它將用戶查詢經由可定義的代理流程導引，維持對話上下文，並產生準確且具上下文感的回答。開發者可輕鬆克隆專案，設定OpenAI API金鑰，啟動網頁界面測試或擴充功能。此程式碼庫有清楚的配置點，包括提示設計、回應處理和外部服務整合，是建立客服聊天機器人、客服自動化或內部Q&A助理的多功能起點。

WanderMind 提供模組化架構，用於建構自我引導的 AI 代理。它管理持久的記憶庫以在會話間保留上下文，整合外部工具和 API 以擴展功能，並通過可自定義的規劃器協調多步推理。開發者可以連接不同的 LLM 供應商、定義異步任務，並用新工具適配器擴展系統。此框架加速自主工作流程的實驗，應用範圍從想法探索到自動化研究助手，無需大量工程負擔。

BotSharp-UI 是一個集成於瀏覽器的完整界面，旨在簡化建立與管理基於 BotSharp 框架的對話式 AI 代理。它具有可視化意圖與實體編輯器、可自訂的對話樹構建器，並內建訓練資料管理。用戶可以導入/導出資料集，連接多個 NLP 後端（例如 Rasa、LUIS、TensorFlow），並標註語句。內建測試控制台可模擬用戶互動，性能儀表板則提供意圖準確率與用戶參與度的洞察。部署向導可協助將聊天機器人發布到網路、行動端與訊息平台。藉由角色權限、多語言支持與插件架構，BotSharp-UI 助力開發流程，加速部署，同時促進技術與業務團隊協作。

APLib旨在簡化在遊戲與模擬環境中開發AI驅動的自主代理。利用受信念-願望-意圖（BDI）啟發的架構，它提供多模組的感知、決策與行動模組。開發者可以通過直觀的API和行為樹定義代理的信念、目標和行為。APLib的代理能通過可定制的感測器解析遊戲狀態，利用內建規劃器制定計劃，並通過執行器與環境互動。這個庫支援Unity、Unreal以及純Java環境的整合，方便自動測試、AI研究與模擬。它鼓勵行為模組重用、快速原型製作及穩健的QA流程，自動化重複測試場景並模擬複雜玩家行為，無需人工干預。

Goat SDK旨在簡化用Go建立和調度AI代理的流程。它提供可插拔的LLM整合（OpenAI、Anthropic、Azure、本地模型）、工具註冊表以支持自定義行動，以及用於狀態式對話的記憶存儲。開發者可以定義連鎖、表達策略和發布器，通過CLI、WebSocket、REST端點或內嵌Web UI輸出互動內容。Goat支援串流回應、可定制記錄與簡單的錯誤處理。結合這些組件，您可以在Go中用最少模版代碼開發聊天機器人、自動化流程和決策支持系統，同時保持更換或擴展供應商和工具的彈性。

SimplerLLM為開發者提供最簡化的API，用於組合LLM鏈、定義代理操作以及編排工具調用。內建存儲記憶、提示模板和輸出解析的抽象層，使用戶能快速建立可保持上下文的對話代理。該框架可無縫整合OpenAI、Azure和HuggingFace模型，並支持可插拔的搜尋、計算器與自定義API工具包。其輕量核心減少依賴，促進敏捷開發，並輕鬆在雲端或邊緣部署。不論是建立聊天機器人、QA助手或任務自動化器，SimplerLLM都能簡化端到端的LLM代理流程。

MIDCA是一個模塊化的認知架構，用於支持智能代理的完整認知循環。它通過感知模塊處理感官輸入，解釋數據以生成和優先排序目標，利用規劃器建立行動序列，執行任務，然後通過元認知層來評估結果。雙循環設計區分快速反應和較慢的深思熟慮推理，使代理能夠動態適應。MIDCA的可擴展框架和開源代碼庫非常適合研究自主決策、學習和自我反思的AI代理。

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。

Protofy提供一套完整工具包，用於快速開發和部署由AI驅動的對話代理。利用先進的語言模型，使用者可以上傳文件、整合API並將知識庫直接連接到代理後端。一個視覺流程編輯器使對話路徑設計更為便捷，而可自訂的人格設定則確保品牌聲音的一致性。Protofy支援多通道部署，透過可嵌入的小工具、REST端點及與訊息平台的整合。即時測試環境提供除錯記錄、用戶互動度量和性能分析，以優化代理回應。無需程式技能，產品經理、設計師和開發者皆能高效合作，快速構建和啟動原型。

AgentSimJS旨在簡化JavaScript中大規模基於代理的模型創建與執行。通過模組化架構，開發者可以定義具有自定義狀態、傳感器、決策函數和執行器的代理，然後整合到由全域變數參數化的動態環境中。該框架協調離散時間步長的模擬，管理代理之間的基於事件的消息傳遞，並記錄交互數據供分析。視覺化模組支持使用HTML5 Canvas或外部庫進行即時渲染，插件則可實現與統計工具的整合。AgentSimJS可在現代網頁瀏覽器和Node.js運行，非常適合互動式Web應用、學術研究、教育工具，以及群體智慧、群眾動態或分佈式AI實驗的快速原型設計。

Skeernir是一個開源的AI代理框架，旨在加速開發木偶操控代理，用於遊戲自動化與流程協調。專案包括一個基本模板、核心API和範例模組，示範如何將代理邏輯連結到目標環境，無論是模擬遊戲玩法或控制作業系統任務。其擴展性架構允許用戶實作自訂決策策略、插入機器學習模型，並在Windows、Linux和macOS上管理代理生命週期。內建日誌與配置支援，Skeernir讓自主AI代理的測試、除錯與部署更為便利。

MARTI（多智能體強化學習工具包和介面）是一個面向研究的框架，旨在簡化多智能體 RL 算法的開發、評估和基準測試。它提供即插即用的架構，允許用戶配置自定義環境、代理策略、獎勵結構和通信協議。MARTI 與流行的深度學習庫集成，支持 GPU 加速和分散式訓練，並產生詳細的日誌和性能分析用的可視化。其模組化設計支持快速原型開發新方法，並與標準基準進行系統比較，非常適合學術研究及自主系統、機器人、遊戲 AI 和合作多智能體場景的試點項目。

AI Agent Setup提供一個完整的框架，用於構建能理解、推理並根據用戶指令行動的智能代理。其核心提供模組化的Python套件，讓你可以使用自定義提示詞範本、多步驅動的鏈路執行及由FAISS或Chroma等向量資料庫支援的記憶功能來組裝代理。開發者可以連接多種LLM供應商，包括OpenAI、Hugging Face及本地Llama模型，定義專屬於資訊檢索、自動研究、客戶支援或流程自動化的工作流程。環境配置腳本簡化API金鑰管理及依賴安裝，範例模版則示範最佳實踐。無論是原型化對話助手還是部署自主數字工作者，AI Agent Setup都提供彈性且擴展的元件來加速流程。

Dive是一個基於Python的開源框架，旨在創建和運行能夠執行多步任務、且需要最少手動干預的自主AI代理。通過在簡單的YAML配置文件中定義代理配置文件，開發者可以指定API、工具和記憶模組，用於數據檢索、分析和管道協調。Dive管理上下文、狀態和提示工程，允許靈活的工作流程，並具有內建錯誤處理和日誌記錄。其模組化的架構支持廣泛的語言模型和檢索系統，方便組建用於客戶服務自動化、內容生成和DevOps流程的代理。該框架可以從原型擴展到生產，提供CLI命令和API端點，便於與現有系統集成。