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。

MCP 瀏覽器代理是一種基於瀏覽器的自主人工智慧代理框架，利用大型語言模型執行網頁導航、資料爬取、內容摘要、表單互動與自動任務序列。作為輕量級的 JavaScript 函式庫，它無縫集成 OpenAI 的 GPT API，允許開發者以程式方式定義自訂動作、記憶儲存與提示鏈。此代理可以點擊連結、填寫表單、擷取表格資料，並按需摘要頁面內容。支援非同步執行、錯誤處理和透過瀏覽器儲存的會話持久化。藉由可自訂的界面與可擴充的動作模組，MCP 瀏覽器代理簡化智慧瀏覽器助手的創建，以提升生產力、優化工作流程並降低跨多個網路應用的手動瀏覽任務。

Agent-Go提供模組化框架，用於在Go語言中建立自主AI代理。整合LLM供應商（如OpenAI）、用於長期保持上下文的向量記憶庫，以及用於將用戶請求拆解成可執行步驟的彈性規劃引擎。開發者可定義並註冊自訂工具（API、資料庫或shell指令），代理即可調用。對話管理器追蹤對話歷史，且可配置的規劃器協調工具調用與LLM互動。此設計讓團隊能快速在生產環境中原型設計AI助理、自動化流程與任務導向機器人。

AI-Agents提供一個彈性且模組化的平台，用於建立自主AI驅動的代理。開發者可以定義代理目標，鏈結任務，並加入記憶模組以存取跨會話的情境信息。此框架支援透過API金鑰與主要的LLM整合，使代理能產生、評估並修訂輸出。客製化的工具與插件支援能與外部服務如網路爬蟲、資料庫查詢與報告工具互動。透過明確的規劃、執行與反饋循環抽象，AI-Agents加速智慧自動化流程的原型設計與部署。

Agentfy提供模組化架構，將大型語言模型（LLM）、記憶後端和工具整合成一個合作的運行環境。開發者用Python類別聲明代理行為，註冊工具（REST API、資料庫、工具程式），並選擇記憶存儲（本地、Redis、SQL）。框架協調提示、行動、工具調用和上下文管理以自動化任務。內建CLI與Docker支援，讓部署可以一步完成，適用於雲端、邊緣或桌面環境。

AI Agent Example是一個實作範例存儲庫，適合想建立智慧代理且由大型語言模型（LLM）支援的開發者與研究人員。專案包含範例碼，涵蓋代理規劃、記憶存儲與工具調用，展示如何整合外部API或自訂功能。它配備一個簡單的對話介面，能解析使用者意圖、制定行動計畫，並呼叫預定義工具來執行任務。開發者可依照範例，擴展數據排程、網頁爬取或自動資料處理等新功能。此範例採用模組化架構，加速人工智慧驅動工作流程與個性化數位助理的實驗，並提供代理協調與狀態管理的實務流程洞察。