Isek是一個針對開發人員的AI代理建構平台，採用模組化架構。提供工具和資料來源的插件系統、內建記憶以保留上下文、及協調多步任務的規劃引擎。你可以在本地或雲端部署代理，整合任何LLM後端，並透過社群或自訂模組擴展功能。Isek透過範本、SDK和CLI工具，簡化聊天機器人、虛擬助手及自動化工作流程的快速開發。

Kore.ai 是一家領先的平台，提供對話式人工智慧和生成式人工智慧的創新解決方案。它幫助企業建立、管理和部署虛擬助理，以優化各種互動。通過自動化機器人創建、自然語言處理和集成功能，Kore.ai 精簡數位工作流程並提升多個渠道的用戶體驗。

LazyLLM提供外部API或自定義工具。代理透過串列或分支工作流程來執行定義的任務，支援同步或非同步操作。LazyLLM還提供內建的日誌、測試工具和擴充點，以自訂提示或檢索策略。藉由管理底層的LLM呼叫、記憶體管理和工具執行，LazyLLM能快速建立原型和部署智能助理、聊天機器人與自動化腳本，幾乎不需樣板碼。

LiveChatAI 是一個尖端平台，旨在幫助企業利用其數據開發 AI 聊天機器人。這個工具允許與各種數據源無縫集成，包括網站、文本文檔和 PDF。通過利用先進的 AI 技術，LiveChatAI 不僅自動化回應，還結合人工支持以確保高質量的客戶服務。AI 和人工干預的這種結合使企業能夠提高溝通過程，快速準確地回應客戶詢問，同時降低人類代理的負擔。

LLM Agents Example提供一個實用的範例程式碼庫，用於建立Python中的AI代理。它展示註冊自訂工具（如網路搜尋、WolframAlpha數學求解器、CSV分析器、Python REPL）、建立聊天及檢索型代理，並連接向量資料庫進行文件問答。此範例示範維持對話記憶、動態派遣工具呼叫，以及鍊結多個LLM提示來解決複雜任務的方法。使用者可學習整合第三方API、結構化代理工作流程，並延展框架功能——作為開發者實驗與原型設計的實用指南。

LLMs 提供多個開源和託管語言模型的統一抽象，使開發者可以透過單一界面載入並執行模型。它支援模型探索、提示與流程管理、批次處理，以及對 tokens、溫度及串流的細緻控制。用戶可輕鬆在 CPU 與 GPU 背景之間切換，整合本地或遠端模型伺服器，並快取回應以提升效能。框架包含提示範本、回應解析和模型效能基準等工具。透過將應用邏輯與模型專屬實作分離，LLMs 加速 NLP 應用的開發，如聊天機器人、文字產生、摘要、翻譯等，且無供應商鎖定或專有 API。

Magma Deploy是一個AI代理人部署平台，簡化建立、擴展與監控智能助手的端到端流程。用戶可以視覺化定義增強搜索工作流程、連接任意向量資料庫、選擇OpenAI或開源模型，並配置動態路由規則。平台負責嵌入生成、上下文管理、自動擴展和使用分析，使團隊能專注於代理邏輯與用戶體驗，而非後端基礎設施。

Meya AI 專注於開發增強客戶互動的智能聊天機器人。它具有易於使用的界面，旨在構建和部署針對特定業務需求量身定制的機器人。該平台支持自然語言處理和各種 API 整合等高級功能，使企業能夠簡化操作、優化客戶服務，並從用戶互動中獲取有價值的洞察。通過利用 Meya AI，組織可以改善效率和用戶參與。

MindSearch提供一個模組化的檢索增強生成架構，旨在提高大型語言模型的即時知識存取能力。它連接到多種資料來源，包括本地檔案系統、文件存庫和雲端向量數據庫，並利用可配置的嵌入模型進行索引和嵌入。在運行期間，它可檢索最相關的上下文，使用可定制的評分函數重新排序結果，並為LLM組織一個全面的提示以生成準確的回應。它亦支援快取、多模態資料類型及結合多個檢索器的管線。Powerful API讓開發者可以調整嵌入參數、檢索策略、分塊方法與提示模板。無論是建立對話AI助手、問答系統還是領域專屬聊天機器人，MindSearch都能簡化外部知識整合。

MultiAgent2提供一套完整工具包，用於協調由大型語言模型驅動的自主AI代理。開發者可以定義具有定制化角色、策略和記憶上下文的代理，實現對話、資料共享和共同解決問題。框架支持可插拔的長期記憶存儲選項、基於角色的存取控制以及可配置的同步或非同步對話通道。其CLI和Python SDK促進快速原型開發、測試和部署多代理系統，適用於研究實驗、自動化客戶支援、內容生成管道和決策支援流程。通過抽象代理間通信和記憶管理，MultiAgent2加速複雜AI應用的開發。

NeuralGPT旨在簡化AI代理開發，提供模組化元件與標準化流程。核心功能包括可定制的代理類別、檢索增強生成（RAG）及維持對話上下文的記憶層。開發者可整合向量資料庫（如Chroma、Pinecone、Qdrant）進行語意搜尋，以及定義工具代理以執行外部命令或API調用。該框架支援多個LLM後端如OpenAI、Hugging Face及Azure OpenAI。NeuralGPT包含CLI，用於快速原型設計與一個Python SDK，用於程式控制。內建記錄、錯誤處理及擴展式插件架構，能加快智慧助理、聊天機器人及自動化流程的部署。

OpenAgents Builder提供一個視覺化的無代碼環境，使用者可以通過拖放代表LLM調用、邏輯分支和API動作的元件，來組合AI代理人的工作流程。該平台支援與OpenAI GPT和Anthropic的Claude等主要大型語言模型的整合，並允許建立自訂API連接器，以連結企業系統如CRM或資料庫。代理人能在不同會話中維持對話背景，並配備記憶模組。內建的模板可用於客戶支援、潛在客戶資格篩選和知識庫檢索，加快創建速度。配置完成後，代理人可在界面中直接測試，並通過嵌入代碼、外掛或與Slack和Microsoft Teams整合來部署。即時分析儀表板追蹤互動、用戶行為與績效指標，不斷優化代理人行為與準確度。

貓頭鷹提供一個以開發者為中心的工具包，使創建能獨立執行複雜、多步任務的AI代理成為可能。核心上，貓頭鷹利用大型語言模型（LLM）進行推理，並通過插件系統調用外部API、執行程式碼和查詢資料庫。開發者使用簡單的TypeScript API定義代理，指定工具集並配置記憶模組以維持狀態。貓頭鷹的運行時會編排推理循環，處理工具調用與併發。它支持Node.js和Deno環境，確保平台廣泛兼容。有內建的日誌記錄、錯誤處理與可擴展性鉤子，簡化AI驅動工作流程、聊天機器人及自動化助手的原型設計與正式部署。

Pentagi 是一個無需編碼的 AI 代理平台，讓您可以為各種業務場景創建、培訓和部署智能對話代理。利用其視覺流程構建器，定義意圖、實體和回應行動。與外部 API 的整合使得動態資料獲取和自動任務執行成為可能。將代理部署到網頁聊天小工具、訊息應用或行動 SDK，並通過內建的分析儀表板監控性能，優化對話和代理效率。

Pillar是一個完整的AI代理框架，旨在簡化智能多步工作流程的開發與部署。它具有模組化架構，包括任務拆解的規劃器、保持上下文的記憶存儲，以及可透過外部API或自訂程式碼執行動作的執行器。開發者可以用YAML或JSON定義代理管道、整合任何LLM供應商，並透過自訂插件擴展功能。Pillar內建異步執行與上下文管理，減少模板重複程式碼，加快聊天機器人、資料分析助手和自動化商務流程等AI驅動應用的上市時間。

Rusty Agent 是一個輕量但強大的 Rust 函式庫，旨在簡化運用大型語言模型的自主 AI 代理的創建。它引入核心抽象如 Agent、Tools 和 Memory，允許開發者定義自訂工具集成（例如 HTTP 客戶端、知識庫、計算器）並以程式化方式協調多步對話。支持動態提示構建、串流回應和會話間的上下文記憶存取。與 OpenAI API（GPT-3.5/4）無縫集成，亦可擴展支持其他 LLM 提供者。Rust 提供的強型別和高效能保障安全且併發執行代理工作流程。應用範例包括自動資料分析、互動式聊天機器人、任務自動化管道等，讓 Rust 開發者能在應用中嵌入智慧型語言驅動的代理。

Promptix Python是一個用於在Python中構建自主AI代理人的開源框架。通過簡單的pip安裝，您可以實例化由任何主要的LLM驅動的代理人、註冊領域特定工具、配置內存或持久數據存儲器，以及調度多步決策循環。此SDK支持實時串流Token輸出、日誌記錄或自定義處理的回調，以及內建的記憶模組來保持交互上下文。開發者可以利用此函式庫在幾分鐘內原型設計聊天機器人助手、自動化流程、數據管道或研究代理人。其模組化設計允許切換模型、添加自定義工具和擴展記憶後端，以適應多種AI代理應用需求。

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。

Rigging是一個專注於開發者的框架，簡化AI代理的建立和協調。它提供工具和函數註冊、上下文和記憶管理、工作流程鏈接、回調事件和日誌記錄。開發者可以整合多個LLM供應商，定義自定義插件，以及組裝多步驟管道。Rigging的TypeScript型安全SDK確保模組化和可重用，加快聊天機器人、資料處理和內容產生任務的AI代理開發。

sma-begin建立一個精簡的代碼基底，用於創建AI 驅動的代理，通過抽象處理輸入、決策邏輯和輸出生成等通用元件。它的核心為一個代理迴圈，查詢LLM，解譯回應，並可選擇性執行整合的工具，如HTTP客戶端、檔案處理器或自訂腳本。記憶模組讓代理可以回想先前的互動或上下文，而提示串聯則支援多步驟工作流程。錯誤處理則會捕捉API失敗或不正確的工具輸出。開發者只需定義提示、工具和預期行為。藉由最少的樣板碼，sma-begin加速聊天機器人、自動化腳本或領域專用助理在任何支援Python的平台上的原型開發。