Embabel Agent提供一個結構化的方法，用於在Node.js和瀏覽器環境中構建AI代理。開發者定義工具（如HTTP抓取器、資料庫連接器或自定義函數），並透過簡單的JSON或JavaScript類別設定代理的行為。該框架可維護對話歷史、將查詢導向適當的工具，並支援插件擴展。Embabel Agent非常適合用於創建具有動態能力的聊天機器人、自動交互多API的助手，以及需要即時協調AI調用的研究原型。

CamelAGI是一個簡化創建自主AI代理的開源框架。它具有插件架構用於自定義工具，長期記憶集成以保持上下文，以及支持GPT-4和Llama 2等多種大型語言模型。通過明確的計劃與執行模塊，代理可以拆解任務、調用外部API並隨時間調整。CamelAGI的擴展性和社群驅動的設計使其適合研究原型、生產系統和教育項目。

HMAS是一個開源的Python框架，允許開發階層式多智能體系統。它提供抽象功能，用於定義智能體層級、智能體間通信協議、環境整合和內建訓練循環。研究人員和開發者可以使用HMAS對複雜的智能體互動進行原型設計、訓練協作策略，以及在模擬環境中評估性能。其模組化設計使擴展和定制智能體、環境及訓練策略變得簡單。

IRIS（互動式研究構思系統）是一個由人工智能驅動的助手，能幫助研究人員快速原型化研究想法。用戶輸入研究主題或領域，IRIS 會產出量身定制的研究問題，識別關鍵概念，綜合相關文獻摘要，並建議實驗設計或方法。它將這些洞察整理成可自訂的工作流程，支援假設發展、資料收集規劃及結果解讀。透過迭代聊天，根據反饋微調輸出，確保與研究目標一致，並導出 PDF、DOCX 或 Markdown 等格式的結構化報告。自動化重複性任務、強化創意思考能力，IRIS 可加速學術、研發實驗室和新創公司的早期研究，促進創新並縮短獲取洞察的時間。

NavGround是一個全面的AI驅動導航框架，提供反應式運動規劃、避障和路徑生成，適用於2D環境下的差動與全向機器人。它整合動態地圖表示與傳感器融合技術，能識別靜態與動態障礙物，運用速度障礙法計算符合機器人運動學和動力學的無碰撞速度。輕巧的C++庫提供模組化API並支援ROS，可與SLAM系統、路徑規劃器和控制迴路無縫整合。NavGround的即時性能與動態適應能力，使其適用於在擁擠或動態場景中運作的服務機器人、自主車輛與研究原型。其可定製的成本函數與擴展架構，方便快速實驗及優化導航行為。

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。

簡易自學為開發者提供一個非常簡單的方法來用Python建立和訓練強化學習代理。該框架將核心RL組件（如環境封裝、策略模組和經驗緩衝）封裝為簡潔接口。用戶能快速初始化環境，使用熟悉的PyTorch或TensorFlow後端定義自訂策略，並執行內建有日誌記錄和檢查點的訓練循環。該庫支持on-policy和off-policy演算法，可靈活進行Q學習、策略梯度和演員-評論家方法的試驗。降低樣板碼重複度，使實務者、教師和研究人員能以最少配置快速原型化演算法、測試假設並視覺化代理性能。其模組化設計也便於與現有ML堆疊和自訂環境整合。

CrewAI是一個模組化的Python框架，用於建立完全自主的AI代理。核心組件包括用於規劃與決策的代理協調器、連接外部API或自訂動作的工具整合層，以及用於存儲與回憶交互內容的記憶模組。開發者定義任務、註冊工具、配置記憶後端，並啟動能規劃多步驟流程、執行動作、根據結果調整的Agent，讓CrewAI非常適合用於打造智能助手、自動化工作流程與研究原型。

Autogpt 是一個專為開發者設計的Rust框架，用於構建自主AI代理。它提供類型化界面與OpenAI API，內建記憶體處理、情境串聯，以及擴展性插件支援。代理可以配置進行連鎖提示，維持對話狀態，並以程式化方式執行動態任務。適用於嵌入CLI工具、後端服務或研究原型，Autogpt 簡化了複雜AI工作流程的協調，同時利用Rust的性能與安全保證。