Octagon Agents 是一個企業級平台，讓開發者和組織能夠創建、協調和擴展自主人工智能代理。它具有可視化工作流程編輯器和Python及JavaScript的SDK，允許用戶配置代理行為、整合外部API及管理有狀態記憶體。代理可串聯成複雜的管道，支援多任務決策，例如資料抽取、分析及自動回應。透過實時監控儀表板、記錄與重試機制，確保在生產環境中的可靠性與追蹤性。此外，內建的認證與加密保障強固安全性，非常適合敏感商業應用。團隊可以在雲端或本地基礎設施中部署代理，實現高可用性與高性能。

Vanilla Agents 是一個輕量級的 PyTorch 為基礎的框架，提供模組化且可擴展的核心強化學習代理實作。它支援 DQN、Double DQN、PPO 和 A2C 等演算法，並配備與 OpenAI Gym 兼容的可插拔環境封裝。用戶可以配置超參數、記錄訓練指標、保存檢查點並制圖學習曲線。程式碼架構清晰，非常適合研究原型設計、教育用途及新想法的基準測試。

Agentic Workflow是一個聲明式框架，使開發者能夠通過鏈接多個具有可定制角色、提示和執行邏輯的LLM代理人來定義複雜的AI工作流程。它支持任務調度、狀態管理、錯誤處理和插件集成，實現代理人與外部工具之間的無縫交互。該庫使用Python和YAML配置來抽象代理人定義，支持異步執行流程，並通過自定義連接器和插件擴展功能。作為開源項目，它包括詳細的範例、模板和文檔，幫助團隊加速開發與維護複雜的AI代理生態系統。

AnyAgent 是一個靈活的代理框架，使開發者能構建具備推理、規劃和執行多領域任務的智慧代理。它提供內建的行動鏈接規劃器，用於串聯動作，配置長短期記憶存儲以保持上下文，並可輕鬆連接外部工具與 API。透過簡單的聲明式 DSL，用戶可定義自定義技能，嵌入事件日誌，並在不同 LLM 後端間無縫切換。無論是客戶支援機器人、資料分析助手或研究原型，AnyAgent 都能提供堅實的架構、模組化元件與擴展性，加速實務化自動化場景的代理建立。