LangGraph 提供基於圖形的抽象來設計 AI 代理的工作流程。開發者定義代表提示、工具、資料源或決策邏輯的節點，然後用邊連接這些節點形成一個有向圖。在運行時，LangGraph 遍歷該圖，按順序或平行執行 LLM 呼叫、API 請求和自定義函數。內建的快取、錯誤處理、日誌與併發支援，確保代理行為的健壯性。可擴充的節點和邊範板允許用戶整合任何外部服務或模型，使 LangGraph 理想於建立聊天機器人、資料管道、自動化工作者和研究助手，無需複雜的範例程式碼。

llm-lab提供靈活的工具包，用於使用大型語言模型創建智慧代理。它包括代理協調引擎、自訂提示範本、記憶與狀態追蹤，以及與外部API和插件的無縫整合。用戶可以撰寫情境、定義工具鏈、模擬互動並收集性能日誌。框架也內建測試套件，用於驗證代理行為是否符合預期結果。由於設計具擴充性，llm-lab使開發者能交換LLM供應商、添加新工具，並透過反覆實驗來演進代理邏輯。

PySpur提供一個整合的環境，讓你可以透過友善的節點介面建構、測試和部署AI代理。開發者可以拖曳模組化的區塊（如語言模型呼叫、資料取得、決策分支和API互動），組成行動鏈條。即時模擬模式允許工程師驗證邏輯、檢查中間狀態並在部署前除錯工作流程。PySpur亦支持版本控制、性能分析，並能一鍵部署到雲端或內部基礎設施。支援可插拔的連接器及主流大型語言模型及向量資料庫，團隊能快速原型複雜的推理代理、自動化助理或數據管道。其開源且可擴展的架構，將複雜程式碼和基礎建設開銷降至最低，加快迭代步伐，打造更可靠的代理方案。

SARL為決策支援提供動態的支援，並配備編輯器支援、程式碼生成、除錯和測試工具。其運行引擎可針對多平台，包括模擬框架（例如MadKit、Janus）和實際應用在機器人與IoT系統中。開發者可透過組合模組化技能與協定，架構複雜的多代理系統應用，簡化自適應且分散的人工智慧系統開發。