Avalon-LLM是一個基於Python的多智能體AI框架，用於在協調環境中管理多個由LLM驅動的智能體。每個智能體可以配置特定的工具，包括網路搜索、文件操作和自定義API，以執行專門任務。該框架支持存儲對話背景與長期知識的記憶模組、用於改進決策的思考鏈推理，以及內建的性能評估流程以進行基準測試。Avalon-LLM提供模組化插件系統，方便開發者輕鬆添加或替換組件，例如模型提供者、工具包和記憶存儲。透過簡單的配置文件和命令列介面，用戶可以部署、監控和擴展符合研究、開發及生產用例的自主AI工作流程。

llm-ReAct 實現了大型語言模型的 ReAct（推理與行動）架構，實現了思考鏈推理與外部工具執行和記憶存儲的無縫集成。開發者可以配置自定義工具集，如網路搜索、資料庫查詢、文件操作和計算器，並指示代理計劃多步任務，根據需要調用工具以獲取或處理信息。內建的記憶模組保存對話狀態和過去的行動，支持更具上下文感知的代理行為。使用模塊化的 Python 代碼和 OpenAI API 支持，llm-ReAct 簡化了智能代理的實驗和部署，可適應性解決問題、自動化流程並提供富有上下文的回應。

Easy-Agent 加速 AI 代理開發，提供一個模組化框架，將 LLM 與外部工具、記憶會話追蹤和可配置的操作流程集成。開發者首先定義一組工具封裝器，暴露 API 或可執行文件，然後使用所需的推理策略（如單步、多步鏈式思考或自定義提示）實例化代理。框架管理上下文，根據模型輸出動態調用工具，並通過會話記憶追蹤對話歷史。支持異步執行平行任務，並具有健全的錯誤處理，確保代理穩定運行。通過抽象複雜的協調，Easy-Agent 賦能團隊以最小設置部署智能助手，用於自動化研究、客戶支援、資料擷取流程和排程助手等用例。