Agent-FLAN設計的目的是透過將任務分割為規劃角色和執行角色，來簡化複雜AI代理應用的建立。用戶透過設定檔定義代理行為與工作流程，指定輸入格式、工具介面與通訊協定。規劃代理會生成高層次的任務計畫，而執行代理則執行特定行動，如呼叫API、處理資料或使用大型語言模型產生內容。其模組化架構支援即插即用的工具適配器、自定義prompt範本與即時監控儀表板。它能無縫整合OpenAI、Anthropic及Hugging Face等主流LLM供應商，讓開發者快速 prototypes、測試，以及部署多代理工作流程，用於自動化研究助手、動態內容產生管道與企業流程自動化等場景。

Agentfy提供模組化架構，將大型語言模型（LLM）、記憶後端和工具整合成一個合作的運行環境。開發者用Python類別聲明代理行為，註冊工具（REST API、資料庫、工具程式），並選擇記憶存儲（本地、Redis、SQL）。框架協調提示、行動、工具調用和上下文管理以自動化任務。內建CLI與Docker支援，讓部署可以一步完成，適用於雲端、邊緣或桌面環境。

AI Agent Example是一個實作範例存儲庫，適合想建立智慧代理且由大型語言模型（LLM）支援的開發者與研究人員。專案包含範例碼，涵蓋代理規劃、記憶存儲與工具調用，展示如何整合外部API或自訂功能。它配備一個簡單的對話介面，能解析使用者意圖、制定行動計畫，並呼叫預定義工具來執行任務。開發者可依照範例，擴展數據排程、網頁爬取或自動資料處理等新功能。此範例採用模組化架構，加速人工智慧驅動工作流程與個性化數位助理的實驗，並提供代理協調與狀態管理的實務流程洞察。

crewAI 由模塊化架構組成，每個 AI 代理專注於特定任務：一個代理擷取歷史和即時市場與投資組合數據，另一個應用量化模型和機器學習算法來估算風險指標，如 VaR、條件 VaR、壓力測試和情景分析，報告代理則將結果匯整成結構化的 PDF 或儀表板格式。用戶可以配置數據源的 API 金鑰、調整模型參數，並擴展或替換代理以滿足特定的投資策略或合規需求。

ExampleAgent 是一個以開發者為中心的工具包，用於加速 AI 驅動助手的創建。它直接與 OpenAI 的 GPT 模型整合，處理自然語言理解與生成，並提供可插拔系統，加入自訂工具或 API。此框架管理對話上下文、記憶和錯誤處理，使代理能執行資訊檢索、任務自動化與決策流程。透過清晰的程式範例、文件與範例，團隊能快速原型化專屬於特定領域的聊天機器人、資料擷取、排程等。

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。

RAGFlow是一個功能強大的開源RAG（檢索增強生成）引擎，旨在簡化AI代理的開發與部署。它將深層文件理解與向量相似度搜索結合，對PDF、網頁和資料庫中的非結構化數據進行攝取、預處理和索引，建立定制知識庫。開發者可以利用其Python SDK或RESTful API，檢索相關上下文並用任何LLM模型生成準確回應。RAGFlow支持建構多樣化的代理工作流程，例如聊天機器人、文件摘要和Text2SQL生成器，實現客戶支援、研究和報告任務的自動化。其模組化架構及擴展點，確保與現有流程的無縫整合，並保障擴展性與降低幻覺誤差。

LAuRA通過提供一個結構化的規劃、檢索、執行和記憶管理模塊管道，簡化智能AI代理的建立。用戶定義複雜任務，LAuRA的Planner會將其分解為可行的步驟，Retriever從向量數據庫或API中獲取信息，而Executor調用外部服務或工具。內建的記憶系統在交互期間保持上下文，支持狀態化和連貫的對話。通過支持流行LLM和向量存儲的擴展性連接器，LAuRA支持快速原型開發和擴展，適用於文檔分析、自動報告、個性化助手及業務流程自動化等應用案例。其開源設計促進社群貢獻與整合彈性。

Local-Super-Agents提供一個基於Python的平台，用於創建完全在本地運行的自主AI代理。框架包括模組化元件，如記憶體存儲、API整合工具包、LLM適配器和代理協調。用戶可以定義自訂任務代理、連鎖行動，並在沙盒環境中模擬多代理協作。它通過CLI工具、預設模板和可擴展模組抽象複雜的設定。沒有雲端依賴，讓開發者保有資料隱私與資源控制。其插件系統支援整合網頁爬蟲、資料庫連接器和自訂Python函式，應用於自主研究、資料擷取和本地化自動化等工作流程。

ManasAI是一個以Python為基礎的框架，可創建具有內建狀態和模組化元件的自主AI代理。它提供代理推理、短期與長期記憶、外部工具與API整合、訊息驅動事件處理與多代理協調的核心抽象。代理可被設定來管理背景、執行任務、處理重試及收集反饋。其可插拔架構讓開發者能根據特定工作流程調整記憶後端、工具和協調器，非常適合原型開發聊天機器人、數位工作者與需要持續背景與複雜交互的自動化流程。

此框架提供基於伺服器的架構，支援多個MCP（多通道處理）伺服器以處理並發會話，跨會話維持上下文，並通過插件整合外部服務。開發者可以配置消息平台的連接器、定義自訂功能調用，並使用Docker或原生主機擴展實例。它包括日誌記錄、錯誤處理和模組化流程，以在不更改核心程式碼的情況下擴展功能。

Super-Agent-Party允許開發者定義一個Party物件，使各AI代理扮演不同角色，例如規劃、研究、草擬和審核。各代理可配置自訂提示、工具和模型參數。框架管理訊息傳遞與共享上下文，使代理能在子任務上實時協作。支援插件整合第三方服務、彈性代理協作策略與錯誤處理例程。透過直觀API，用戶能動態新增或移除代理、串接工作流程，並視覺化代理互動。基於Node.js且相容主要雲端服務提供商，Super-Agent-Party簡化可擴展且易於維護的多代理系統開發，適用於自動化、內容生成、資料分析等應用。

WorFBench是一個全面的開源框架，用於評估建構於大型語言模型上的AI代理能力。它提供多樣化的任務，例如行程規劃、程式碼生成流程等，每個任務都具有明確的目標和評估指標。用戶可以配置自訂的代理策略，透過標準化API整合外部工具，以及運行自動化評估，記錄在任務分解、規畫深度、工具調用準確率及最終輸出品質方面的表現。內建的視覺化儀表板能輕鬆追蹤每個代理的決策路徑，方便識別優缺點。WorFBench模組化設計，使得新增任務或模型非常快速，同時促進可重複的研究與比較。

SparkChat SDK旨在簡化在現有軟體生態系統中建立由AI驅動的聊天界面。它提供模組化架構，內建即用的前端小工具，JavaScript、iOS及Android的SDK客戶端，以及連接流行LLM供應商的彈性後端。開發者可以用JSON Schema或視覺流程編輯器定義對話流程與意圖，應用自訂的自然語言理解模型，並整合用戶資料庫以提供個人化回答。WebSocket的即時訊息串流確保低延遲，且可配置的審查過濾器與角色基礎存取控制維持合規與安全。內建分析儀表盤追蹤用戶互動、會話時間及回傳率，協助優化對話策略。SDK可水平擴展來支援數百萬同時對話，適用於客戶服務、電子商務、教育科技和虛擬助理應用。

DreamGPT 是一個多用途的開源平台，旨在簡化由 GPT 模型驅動的 AI 代理開發、配置與部署。它提供直觀的 Python SDK 與命令列界面，用於建立新代理、管理對話歷史（具有可擴展的記憶體後端），以及透過標準化插件系統整合外部工具。開發者可以定義自訂提示流程，連結 API 或資料庫以強化生成能力，並透過內建的記錄與遠端監控監控代理效能。其模組化架構支援雲端水平擴展，並確保用戶資料的安全處理。有預設範本用於助理、聊天機器人與數位工人，團隊能快速原型化專屬的 AI 代理，應用於客服、資料分析、自動化等領域。

Haystack旨在幫助開發者輕鬆創建自定義搜索解決方案，利用最新的機器學習進展。透過像文檔存儲、檢索器和讀取器這樣的組件，Haystack可以連接到不同的數據來源，有效處理查詢。其模組化架構支援混合搜索策略，包括語意搜索和傳統基於關鍵字的搜索，使其成為希望增強搜索能力的企業的多用途工具。