FastAPI Agents為基於LLM的代理開發提供了一個強大的服務層，利用FastAPI網絡框架。它允許您使用LangChain鏈、工具和記憶系統定義代理行為。每個代理都可作為標準的REST端點暴露，支持非同步請求、流媒體回應和可自定義的載荷。與向量存儲的整合實現了基於檢索的擴增生成，適用於知識驅動的應用。框架內置日誌記錄、監控鉤子和Docker支援，方便容器化部署。您可以輕鬆擴展代理，加入新工具、中間件和身份驗證。FastAPI Agents提升AI解決方案的生產就緒，加強安全性、擴展性和維護性，適用於企業和研究環境。

AgentGateway 提供一個以開發者為中心的環境，用於創建多代理 AI 應用。它支持分散式代理協調、插件整合和安全存取控制。有內建連接器支援向量資料庫、REST/gRPC API 和常用服務如 Slack 和 Notion，代理可自主查詢文件、執行商業邏輯並產生回應。該平台包含監控、日誌和角色存取控制，使企業能輕鬆部署可擴展、可審核的 AI 解決方案。

Agentic Framework是一個多功能的開源框架，設計用來簡化利用大型語言模型與MongoDB的自主AI代理的建立。它提供模組化組件來管理代理記憶、定義工具集、調度多步工作流程和模板提示。內建的MongoDB支持記憶體存儲器，使代理能在會話之間保持持久的上下文，而可插拔的工具介面允許與外部API和資料源進行無縫交互。基於Node.js，該框架包括日誌記錄、監控鉤子和部署範例，加快智能代理的原型設計與擴展。透過可定制的配置，開發者可以根據任務需求定制代理，如知識檢索、自動化客戶支持、資料分析和流程自動化，降低開發負擔並加快推向生產。

AI-Agent-Framework為使用Python建立AI驅動代理提供完整基礎。包括管理會話記憶、整合外部工具及建立提示模板的模組。開發者可連接多個LLM提供商、裝配自定義插件，並在協調工作流程中編排多個代理。內建的日誌與監控工具幫助追蹤代理表現與除錯。其擴展性設計便於無縫新增連接器或領域專用功能，非常適合快速原型設計、研究項目及產業級自動化。

AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint提供一個模組化的框架，用以在AWS Bedrock上實現多代理架構。包含定義代理角色（規劃者、研究員、執行者與評估者）的範例程式碼，這些角色透過共用訊息佇列合作。每個代理都可調用不同的Bedrock模型，配合自訂提示語，並將中間輸出傳遞給下一個代理。內建CloudWatch日誌記錄、錯誤處理範例，以及同步或非同步執行支援，展示如何管理模型選擇、批次任務與端到端協調。開發者可克隆資源庫、設定AWS IAM角色與Bedrock端點，然後透過CloudFormation或CDK部署。開源設計鼓勵擴展角色、跨任務擴充代理，並整合S3、Lambda與Step Functions。

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。

GenAI Job Agents 是一個基於 Python 的開源框架，可簡化 AI 助力的任務代理的建立與管理。開發者可以使用簡單的配置文件或 Python 類來定義自訂的任務類型與代理行為。系統無縫整合 OpenAI 用於 LLM 支持的推理，以及 LangChain 用於調用鏈。任務可以排入佇列、並行執行，並通過內建日誌與錯誤處理機制進行監控。代理能處理動態輸入，自動重試失敗，輸出結構化結果供後端處理。模組化架構、可擴充插件與清晰 API，讓團隊能自動化重複任務、協調複雜工作流程，並在生產環境擴展 AI 驅動運營。

本質上，RxAgent-Zoo是一個反應式RL框架，將來自環境、重播緩衝區和訓練循環的資料事件視為可觀測的串流。使用者可以串接運算子來預處理觀測、更新網路和非同步記錄指標。此函式庫提供平行環境支援、可配置的排程器，以及與熱門的Gym和Atari基準測試的整合。插拔式API允許無縫切換代理元件，促進可重現性研究、快速實驗和擴展的訓練流程。