ASP-DALI 提供一個統一的平台，定義並執行基於邏輯的智能代理。開發者在 .asp 文件中編寫 ASP 規則來表示代理的知識和目標，而 DALI 構造則用來定義事件反應和行動執行。運行時，ASP 求解器會計算回答集，指導代理的決策，使其能夠規劃、對輸入事件作出反應並動態調整信念。該框架支持模組化知識庫，方便增量式更新，並使聲明式規則與反應式行為清晰分離。ASP-DALI 使用 Prolog 實現，並提供與流行的 ASP 求解器的介面，簡化在研究和原型場景中的整合與部署。

該儲存庫提供逐步教程和範例實作，用於創建使用DeepSeek進行高維度向量檢索的ReAct AI代理。內容涵蓋環境配置、依賴安裝及自定義數據的向量存储配置。該代理利用ReAct模式結合推理和外部知識查找，產生透明且可解釋的回應。用戶可擴展系統，加入更多文件載入器、微調Prompt模板或更換向量資料庫。此彈性框架能幫助開發者與研究者快速原型設計強大的對話代理，實現推理、檢索及多知識源的無縫互動，只需幾行Python程式碼。

AI Agents提供一套結構化的工具包，讓開發者使用大型語言模型來建立自主代理。它包括集成外部API、管理對話或長期記憶、協調多步工作流程和鏈接LLM調用的模組。該框架為常見代理類型——資料檢索、問答和任務自動化——提供模板，同時允許自訂提示、工具定義和記憶策略。支持異步功能、插件架構和模組化設計，使AI Agents能建立可擴展、可維護且可擴充的代理應用。

AgentForge提供一個有結構的環境，用於定義、組合與協調個別的AI技能，形成連貫的自主代理人。它支援對話記憶以保持上下文、插件整合以連接外部服務、多代理人通信、任務排程及錯誤處理。開發者可以配置自訂技能處理器、利用內建模組進行自然語言理解，並與如OpenAI的GPT系列等流行的大型語言模型（LLM）整合。模組化設計加速開發週期，促進測試，並簡化聊天機器人、虛擬助理、資料分析代理人與特定領域自動化機器人的部署。

Fast-LLM-Agent-MCP 是一個輕量級的開源 Python 框架，用於構建結合記憶管理、鏈式推理和多步規劃的 AI 代理。開發者可以與 OpenAI、Azure OpenAI、本地 Llama 及其他模型整合，以保持對話上下文、產生結構化推理跡徑，並將複雜任務拆解為可執行的子任務。其模組化設計允許整合自定義工具及記憶庫，適用於虛擬助理、決策支援系統及自動化客戶支持機器人等應用。

GPA-LM 是一個以 Python 為基礎的框架，旨在簡化由大型語言模型驅動的人工智慧代理的建立與協調。它具有一個規劃器，能將高層指令拆解為子任務，一個執行器，管理工具調用和互動，以及一個能在會話之間保留上下文的記憶模塊。插件架構允許開發者新增自訂工具、API 及決策邏輯。支援多代理協同的 GPA-LM，可以協調角色、分配任務並匯整結果。它無縫整合 OpenAI GPT 等流行 LLM，並支援在不同環境中部署。該框架加速自主代理的研發，用於研究、自動化與應用原型設計。

JARVIS-1提供模組化架構，結合了自然語言介面、記憶模塊以及插件驅動的任務執行器。基於GPT-index，能持久保存對話、檢索上下文，並隨用戶互動持續進化。用戶通過簡單提示定義任務，JARVIS-1則協調任務排程、代碼執行、文件操作和網頁瀏覽。它的插件系統支持自訂整合資料庫、電子郵件、PDF和雲端服務。可在Linux、macOS和Windows上的Docker或CLI中部署，JARVIS-1確保離線運行與完整數據控制，特別適合開發者、DevOps團隊與高階用戶追求安全且擴展性強的自動化工具。

multiagent-env是一個開源的Python函式庫，旨在簡化多智能體強化學習環境的創建和評估。用戶可以通過指定智能體數量、行動和觀察空間、獎勵函數及環境動態來定義合作與對抗情境。它支持實時可視化、可配置渲染，並能輕鬆集成Stable Baselines和RLlib等Python基礎的RL框架。模組化設計允許快速原型制作新情境與便捷的多智能體算法基準測試。

Vagent.io 提供了一個直觀的界面，用於通過語音命令與自定義 AI 代理互動。用戶可以通過自然語音輕鬆地與其 AI 代理進行溝通，而不是鍵入。該平台與簡單的 webhook 集成，並使用 OpenAI 來提供高質量的語音識別，並支持 60 多種語言。數據隱私是優先考慮的，無需註冊，所有數據均存儲在用戶的設備上。Vagent.io 非常靈活，允許用戶連接各種後端並構建模塊化的多代理系統，以處理更複雜的任務。

TreeInstruct 提供一個架構，建構層級式、基於決策樹的大型語言模型提示管道。用戶可以定義代表提示或函式呼叫的節點，根據模型輸出設置條件分支，並執行樹狀結構來引導複雜的工作流程。它支援與 OpenAI 及其他 LLM 提供者整合，並提供日誌記錄、錯誤處理及可客製化的節點參數，以確保多回合互動的透明度與彈性。