Hyperbolic Time Chamber 提供一個彈性的環境，用來建構 AI 代理，包含記憶管理、語境窗口編排、提示鏈結、工具整合及執行控制等元件。開發者透過模組化積木定義代理行為，配置短長期記憶，並連結外部 API 或本地工具。該框架支持非同步、記錄與調試功能，促進快速迭代，讓在 Python 專案中部署複雜對話或任務導向代理更加便捷。

IntelligentMASPlatform旨在通過模組化架構收快多智能體系統的開發與部署，架構分為代理層、環境層與服務層。代理使用符合FIPA標準的ACL消息進行通信，實現動態談判與協調。它包括一個多功能環境模擬器，讓開發者建模複雜場景、安排代理任務，並通過內置的儀表板實時可視化代理交互。為支持高階行為，它集成了增強學習模組並支持自定義行為插件。部署工具支持將代理打包為獨立應用或分佈式網絡。此外，平台的API也方便與數據庫、物聯網設備或第三方AI服務集成，非常適合用於科研、工業自動化和智慧城市應用。

Spellcaster採用結構化方法構建AI代理，通過‘咒語’——結合提示、邏輯與工作流程。開發者編寫YAML配置文件，來定義代理的角色、輸入、輸出與協調步驟。CLI工具執行咒語，傳遞訊息，並與OpenAI、Anthropic等LLM API無縫整合。Spellcaster追蹤執行日誌，保存對話上下文，並支持自定義插件進行前後處理。其除錯界面能視覺化調用序列與資料流程，方便辨識提示失敗與性能問題。藉由抽象複雜的協調模式與標準化提示範本，減少開發負擔，確保跨環境的一致代理行為。

Agent Forge 透過提供 CLI 骨架命令簡化整個 AI 代理開發周期，這些命令用於生成樣板程式碼、對話範本與配置設定。開發者可以定義代理角色、附加 LLM 提供者，以及利用 YAML 或 JSON 描述文件整合外部工具（例如向量資料庫、REST API 和自定義插件）。此框架支持本地執行、互動測試，以及將代理打包成 Docker 映像或無伺服器函數，方便部署。內建日誌記錄、環境配置檔與 VCS 鉤子簡化除錯、協作與 CI/CD 流程。這個靈活的架構支持建立聊天機器人、自動研究助手、客戶支援機器人，以及端到端自動化數據流程，僅需最小設定。

AgentIn 是一個基於 Python 的 AI 代理框架，旨在加速對話與任務驅動代理的開發。它提供內建記憶模塊以持久化上下文，動態工具整合以調用外部 API 或本地函數，以及靈活的提示模板系統用於定制交互。多代理協調可實現平行工作流程，而日誌和緩存則提升可靠性與可審計性。可通过 YAML 或 Python 代碼輕鬆配置，AgentIn 支援主要 LLM 提供商，並可透過自定義插件擴展域特定功能。

建立於ToolHouse與Groq LLM上的人工智能代理，接受開發者的自然語言提示，並策劃一系列工具，例如程式碼產生器、程式碼標準檢查工具、測試執行器與CI/CD連接器，以生成、驗證及優化程式碼片段。它支援多種程式語言，提供根據反饋迭代的機制，並能整合自訂插件來完成特殊任務。透過自動化執行與測試步驟，確保產生的程式碼在交付前符合品質標準。

AI-Agent-Framework為使用Python建立AI驅動代理提供完整基礎。包括管理會話記憶、整合外部工具及建立提示模板的模組。開發者可連接多個LLM提供商、裝配自定義插件，並在協調工作流程中編排多個代理。內建的日誌與監控工具幫助追蹤代理表現與除錯。其擴展性設計便於無縫新增連接器或領域專用功能，非常適合快速原型設計、研究項目及產業級自動化。

PersonalAI提供一個整合先進LLM、持久語義記憶及可擴展插件系統的完整代理框架。開發者可以配置Redis、SQLite、PostgreSQL或向量存儲管理嵌入內容與回憶過去對話。內建插件支持網路搜索、讀寫檔案及Python代碼執行，並且擁有強大的API允許開發自訂工具。該代理協調LLM提示和工具調用於導向工作流程，實現上下文感知回應與自動化行動。可透過Hugging Face本地LLM或OpenAI、Azure OpenAI雲端服務使用。PersonalAI的模組化設計促使快速建立領域專用助手、自動研究機器人或學習與適應的知識管理代理。

MCP Crew AI是一個面向開發者的框架，簡化了在協作團隊中創建和協調基於GPT的AI代理。通過定義管理員、工作員和監控員角色，它自動化任務委派、執行與監督。此套件內建支援OpenAI的API，具有模組化架構支持自訂代理插件，並配備CLI界面來運行和監控你的團隊。MCP Crew AI加速多代理系統的開發，讓建立可擴展、透明且易維護的AI驅動工作流程變得更輕鬆。

Camel AI是一個旨在簡化智能代理創建與協調的開源框架。它提供鏈接大型語言模型、整合外部工具與API、管理知識圖譜與持久化記憶的抽象層。開發者可定義多智能體工作流程，將任務拆解為子計劃，並通過CLI或網頁界面監控執行。基於Python與Docker，Camel AI允許無縫切換LLM供應商、自訂工具插件與混合規劃策略，從而加速自動化助手、數據管道與自主工作流程的開發。

Operit是一個完整的開源AI代理框架，旨在簡化各種任務自主代理的創建。通過與OpenAI GPT及本地模型等LLM的集成，它可以在多步流程中實現動態推理。用戶可以定義自定義插件，以處理數據獲取、網頁爬取、資料庫查詢或代碼執行，同時Operit管理會話上下文、記憶體和工具調用。該框架提供清晰的API，用於搭建、測試和部署具有持久狀態、可配置管道和錯誤處理機制的代理。無論您是在開發客戶支持聊天機器人、研究助手或企業自動化代理，Operit的可擴展架構和強大工具都能確保快速原型開發和擴展部署。

Stellar Chat 讓團隊能夠建立對話式人工智慧代理，提供一個堅固的框架，抽象化LLM互動、記憶管理和工具整合。核心包含一個擴充性管線，處理用戶輸入預處理、透過向量記憶檢索進行上下文豐富，以及用可配置的提示策略調用LLM。開發者可以接入流行的向量存儲方案，如 Pinecone、Weaviate 或 FAISS，並整合第三方API或自訂插件以進行網頁搜尋、資料庫查詢或企業應用控制。支援串流輸出及即時反饋循環，確保用戶體驗的響應速度。還提供入門範例及最佳實作範例，適用於客戶服務、知識搜尋及內部工作流程自動化。由 Docker 或 Kubernetes 部署，能滿足生產需求，且完全採用MIT開源授權。

SuperPilot是一個自主的AI代理框架，利用大型語言模型來執行多步驟任務，無需人工干預。通過集成GPT和Anthropic模型，可以產生計畫、調用外部工具（如無界面瀏覽器進行網頁爬取、終端用於命令執行、記憶模塊來保持上下文）。用戶定義目標，SuperPilot動態協調子任務，維護任務隊列，並適應新資訊。模組化架構允許加入自訂工具、調整模型設定和記錄互動。有內建反饋循環，人工輸入能改善決策並提升成效。適用於自動化研究、程式碼任務、測試及例行資料處理流程。