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。

MCP Ollama Agent 利用本地 Ollama LLM 執行時環境，提供多功能的任務自動化代理框架。它集成多種工具接口，包括通過 SERP API 進行網絡搜索、文件系統操作、Shell 命令執行，以及 Python 環境管理。通過定義自訂提示和工具配置，用戶可以編排複雜工作流程，自動化重複性任務，並構建專為各種領域定制的專用助手。代理管理工具調用和上下文，保持會話記錄和工具回應，以產生連貫行動。其基於 CLI 的設定與模組化架構使得擴展新工具和適應不同應用場景變得容易，從研究和數據分析到開發支援。

Multi-Agent AI Assistant是一個模組化的Python框架，能協調多個GPT驅動的代理，每個代理被分配到不同的角色，如規劃、研究、分析和執行。系統支援代理之間的訊息傳遞、記憶儲存，以及與外部工具和API整合，實現複雜的任務拆解與合作解決問題。開發者可以自訂代理行為、添加新工具包，並透過簡單的配置檔案設定工作流程。利用專業代理之間的分散推理，該框架加速自動研究、資料分析、決策支援和任務自動化。資料庫包含範例實作和模板，支持快速原型設計智慧助手和數位工作者，能處理企業、教育及研究環境中的端對端工作流程。

OpenAI Agent Swarm是一個模組化框架，旨在簡化跨不同任務的多個GPT驅動代理的協調工作。每個代理獨立運作，具有可自訂的提示詞和角色定義，而Swarm核心負責代理生命周期、訊息傳遞與任務排程。該平台包含定義複雜工作流程、即時監控代理互動與彙整結果的工具。通過將工作負載分配至專業化代理，用戶可以處理複雜的問題解決場景，從內容生成、研究分析到自動錯誤排除與資料摘要。OpenAI Agent Swarm與OpenAI API無縫整合，使開發者能快速部署多代理系統，並免於自建協調基礎架構。

Solace AI是一個模組化的AI代理框架，能讓你在自己的基礎設施上部署專屬的對話助手。提供情境記憶管理、向量資料庫支援以進行文件檢索、外部整合的插件鉤子，以及基於網頁的聊天界面。透過可自訂的系統提示與細緻的知識來源控制，您可以建立用於支援、教學、個人生產力或內部自動化的代理，無需依賴第三方伺服器。

AgentSmith是一個模組化的代理協調框架，建立於Python，允許開發者定義、配置和運行多個AI代理，共同協作。每個代理可以被指定為研究員、規劃員、編碼員或審核員，並通過內部訊息總線通訊。AgentSmith支持使用FAISS或Pinecone等向量存儲進行記憶管理，將任務分解為子任務，並自動監督以確保目標完成。代理和管線皆由易讀的YAML文件配置，並與OpenAI API及自訂LLM無縫整合。內建日誌、監控和錯誤處理，適用於自動化軟體開發流程、數據分析與決策支援系統。

ChainLite 通過將 LLM 協調的複雜性抽象為可重用的鏈模塊，簡化了 AI 代理的創建。開發者可使用簡單的 Python 裝飾器與配置文件來定義代理行為、工具介面與記憶結構。該框架與流行的 LLM 提供商（OpenAI、Cohere、Hugging Face）和外部資料源（API、資料庫）集成，使代理能夠即時獲取資訊。基於瀏覽器的內建 UI 由 Streamlit 強化，使用者可以檢查 Token 級別的對話歷史、除錯提示並視覺化鏈執行圖。ChainLite 支援多種部署目標，從本地開發到生產容器，促進資料科學家、工程師及產品團隊之間的無縫合作。

CoreLink-Persona-Engine 是一個模組化的框架，讓開發者能透過定義人格特質、記憶行為和對話流程，建立具有獨特人格的 AI 代理。它提供彈性的插件架構，整合知識庫、自定義邏輯和外部 API。引擎同時管理短期與長期記憶，確保持續的上下文連貫性。開發者可用 JSON 或 YAML 配置人格檔案，連結 OpenAI 或本地模型的 LLM 提供者，並在多平台部署。內建的日誌記錄與分析功能幫助監控代理性能與優化行為，適用於客戶支援聊天機器人、虛擬助理、角色扮演應用和研究原型。

enhance_llm 提供模組化框架，可在定義好的序列中協調大型語言模型的呼叫，讓開發者鏈接提示、整合外部工具或API、管理對話上下文，並實作條件邏輯。它支援多個LLM提供者、客製化提示範本、非同步執行、錯誤處理與記憶管理。透過抽象化LLM互動的範例代碼，enhance_llm簡化自動化代理應用的開發，例如自動助理、資料處理機器人、多步推理系統，使建置、除錯及擴展更為容易。

LemLab 是一個用於開發由大型語言模型驅動的 AI 代理的模組化框架。開發者可以定義自訂提示範本、串聯多步推理管道、整合外部工具和 API，並配置記憶後端以儲存對話內容。它也包括評估套件，用來基準測試代理在特定任務上的表現。透過提供可重用的組件與清晰的抽象，LemLab 加速實驗、除錯，並在研究與商業環境中部署複雜的 LLM 應用。

Minerva 是一個可擴展的 AI 代理框架，設計用來利用大型語言模型自動化複雜工作流程。開發者可以整合外部工具，例如網絡搜尋、API 呼叫或檔案處理器，定義自訂的規劃策略，並管理對話或持久存儲的記憶。Minerva 支援同步與非同步的任務執行，可配置的日誌記錄與插件架構，使原型設計、測試和部署智能代理變得容易，這些代理能在現實場景中進行推理、規劃和工具使用。

Pacman AI 提供一個功能完整的 Python 環境和代理架構，用於經典的吃豆人遊戲。此專案實作關鍵的強化學習演算法——Q-learning 和價值迭代，使代理能學習最佳策略來收集豆子、穿越迷宮及避開鬼怪。用戶可以定義自訂的獎勵函數，並調整學習率、折扣因子與探索策略。此框架支援指標記錄、性能視覺化與可復現的實驗設定。設計於易於擴展，讓研究人員與學生能整合新演算法或神經網路學習方法，並與基線網格方法做比較。

Rawr Agent 是一個模組化、開源的 Python 框架，讓開發者能透過協調複雜的 LLM 互動流程來構建自主式 AI 代理。利用 LangChain 的底層支援，Rawr Agent 允許用 YAML 配置或 Python 程式碼定義任務序列，並加入 Web API、資料庫查詢和自定義腳本等工具。它包含用於存儲對話歷史和向量嵌入的記憶元件、優化重複呼叫的快取機制，以及用於監控代理行為的豐富日誌與錯誤管理。其擴展架構支援自訂工具和介面，適用於自動化研究、資料分析、報告生成與互動聊天機器人等任務。通過簡單 API，團隊能快速原型設計並部署多樣化應用的智能代理。

Real-Agents旨在簡化創建和協調能獨立完成複雜任務的AI代理。基於Python並兼容主要的大型語言模型，框架具有模組化設計，核心組件包括語言理解、推理、記憶存儲和工具執行。開發者可快速集成Web API、資料庫與自定義函數來擴展代理能力。支持記憶機制以在交互中保持上下文，實現多回合對話與長時間運行的工作流程。平台亦包含日誌記錄、除錯和量產擴展工具。通過抽象低層細節，Real-Agents 精簡開發流程，讓團隊專注於任務邏輯，提供強大的自動化解決方案。

TexasHoldemAgent提供一個基於Python的模組化環境，用於訓練、評估和部署由AI驅動的對戰限制德州撲克角色。它整合了自定義模擬引擎與深度強化學習算法（如DQN），用於反覆策略改進。主要功能包括手牌狀態編碼、行動空間定義（棄牌、跟注、加注）、獎勵塑造和即時決策評估。用戶可自訂學習參數、利用CPU/GPU加速、監控訓練進度，並載入或儲存訓練模型。該框架支援批次模擬，測試策略、產生性能數據及視覺化勝率，幫助研究者、開發者和撲克愛好者實驗AI驅動的遊玩策略。

ADK-Golang 是一個開源的代理開發套件，適用於 Go 生態系。它提供模組化框架，支援註冊與管理工具（API、資料庫、外部服務）、建立動態提示範本，以及維持多回合交互的對話記憶。內建協調模式與日誌支援，開發者可以輕鬆配置、測試與部署執行資料擷取、自動化流程與情境對話等任務的 AI 代理。ADK-Golang 抽象低層 API 呼叫，使整個代理生命週期從初始化、規劃到執行與回應處理都能在純 Go 中完成。

AI Agent Playground為開發者與研究人員提供一個模組化環境，可構建能自主推理、規劃和執行任務的高階AI驅動代理。通過利用可插拔的記憶系統、可自訂的工具介面及可擴展的插件架構，用戶可以定義與Web服務、資料庫和自定義API交互的代理。該框架提供常用角色的預製模板，如資訊檢索、資料分析與自動測試，同時支持深入定制決策邏輯。用戶可透過命令行界面監控代理工作流程，整合CI/CD流程，並在任何支持Python的平台上部署。其開源性質鼓勵社群貢獻，促進自主代理能力的快速創新。

Autonomais是一個模塊化的AI代理框架，設計實現任務規劃和執行的完全自主。它整合大型語言模型來生成計劃，通過可定制的管道協調操作，並將上下文存儲在記憶模塊中，以實現連貫的多步推理。開發者可以插入額外的工具，如網頁爬蟲、數據庫和API，定義自定義動作處理器，並通過可配置的技能微調代理行為。該框架支持日誌記錄、錯誤處理和逐步調試，確保研究任務、數據分析和網頁交互的可靠自動化。其擴展性插件架構使Autonomais能快速開發具有複雜決策和動態工具使用能力的專用代理。

GPT Agent 提供一個模組化框架，用於建構由最新 GPT 模型驅動的智慧代理。用戶透過視覺化編輯器定義任務流程，指定輸入、動作與輸出格式。平台支援與外部資料來源和自訂知識庫的整合，使代理能執行複雜調查與摘要任務，並提供 API 存取以支援無界面部署，以及 web 控制台來監控性能、調整模型參數和查看會話紀錄。無論是自動化客戶交互、產出報告或管理排程，GPT Agent 都提供從建立到大規模生產的完整支援。

可控RAG框架提供一個模組化的方法來建構檢索增強生成系統。它允許配置和串聯檢索組件、記憶模塊以及生成策略。開發者可插入不同的大型語言模型（LLM）、向量資料庫和策略控制器，以調整文檔在生成前的提取和處理方式。基於Python，包含索引、查詢、對話歷史追蹤和行動控制流程等工具，適用於聊天機器人、知識助手及研究工具。