LangGraph Email Automation利用LangGraph框架建構智能電子郵件流程。設定完成後，它會連接至您的電子郵件服務，取得新訊息，並利用大型語言模型（LLM）分析內容的意圖、情感與核心資料。代理將選擇或生成適當的範本，依據內容與用戶定義的變數個人化回應，並透過Gmail API或SMTP排入寄送隊列。進階功能包括多輪對話處理、依據收件人互動的自動後續追蹤，以及動態排程。開發者可以通過修改圖譜節點、加入自訂動作或整合外部API來擴展流程。詳細日誌與錯誤處理確保系統穩定，使其非常適用於銷售拓展、客戶支援與自動化電子報。

Melissa提供一個輕量、可擴展的架構，用於構建基於AI的代理，而不需要大量樣板程式碼。其核心基於插件系統，開發者可以註冊自訂動作、資料連結器和記憶模組。記憶子系統能在交互中保存上下文，增強對話連續性。整合適配器允許代理從API、資料庫或本地檔案中獲取並處理資訊。結合簡單的API、命令列工具和標準化介面，Melissa簡化自動化客戶查詢、生成動態報告或調度多步驟流程等任務。此框架支援語言無關的整合，適用於Python專案，並可部署在Linux、macOS或Docker環境中。

Tongui Agent提供模組化架構，用於創建能夠維持對話狀態、利用外部工具並協調多個子代理的AI代理。開發者可以配置LLM後端、定義自定義行動，並附加記憶模組來存儲上下文。該框架包含SDK、CLI和中介層鉤子，以便實現觀測性，方便整合至網頁或Node.js應用程序中。支援的LLM包括OpenAI、Azure OpenAI及開源模型。