Astro Agents提供模組化架構來建構JavaScript與TypeScript的AI代理。開發者可以註冊自定義資料查詢工具、整合記憶庫以保留對話上下文，並編排多步推理流程。它支援多個LLM供應商如OpenAI與Hugging Face，可作為靜態網站或伺服器無關的函式部署。內建監控與擴充插件，團隊可快速原型、測試與擴展AI驅動的助手，且無需龐大基礎設施負擔。

EspressoAI為開發者提供一個結構化環境，用於設計、配置和部署由大型語言模型驅動的AI代理。它支持在代理工作流程中註冊和調用工具，通過內建的記憶模塊管理對話上下文，並允許鏈接提示進行多步推理。開發者可以整合外部API、自訂插件和條件邏輯，以定制代理行為。該框架的模組化設計確保擴展性，讓團隊能替換組件、加入新能力，或適配專有的LLM而不需重寫核心邏輯。

GhostOS 在您的瀏覽器中模擬傳統操作系統，使您能同時打開多個AI代理窗口。每個窗口就像一個獨立的工作空間，連結到ChatGPT或自定義插件，支持虛擬桌面和拖放文件管理。用戶可以通過主題、擴展和快捷工具欄自定義環境。GhostOS簡化了不同AI驅動任務的切換，提供會話持久性，並為研究、編程、寫作和生產力提升提供集中平台。它還配備了內建的記憶模組，以支持情境感知的交互，擴充插件市場、鍵盤快鍵和命令面板讓操作迅速，同時支持會話導出和第三方API集成以定制工作流程。

llm-ReAct 實現了大型語言模型的 ReAct（推理與行動）架構，實現了思考鏈推理與外部工具執行和記憶存儲的無縫集成。開發者可以配置自定義工具集，如網路搜索、資料庫查詢、文件操作和計算器，並指示代理計劃多步任務，根據需要調用工具以獲取或處理信息。內建的記憶模組保存對話狀態和過去的行動，支持更具上下文感知的代理行為。使用模塊化的 Python 代碼和 OpenAI API 支持，llm-ReAct 簡化了智能代理的實驗和部署，可適應性解決問題、自動化流程並提供富有上下文的回應。

OmniSteward是一個建立在Python上的模組化AI代理協調平台，能連接OpenAI、本地LLM和自定義模型。它提供記憶模組用於存儲上下文，工具包用於API調用、網路搜尋、程式碼執行和資料庫查詢。用戶定義包含提示詞、工作流程和觸發器的代理範本。該框架能並行協調多個代理，管理對話記錄，並通過管道自動化任務。它還包括記錄、監控儀表板、插件架構及與第三方服務整合。OmniSteward簡化了研究、運營、行銷等領域專屬助手的創建，提供彈性、擴展性，且完全開源，適用於企業和開發者。

Ernie Bot Agent是一個旨在簡化使用Baidu ERNIE Bot創建AI驅動對話代理的開發框架。它提供API調用、提示模板、記憶管理和工具整合的抽象。該SDK支持具有上下文意識的多回合對話、任務的自定義工作流程，以及用於領域擴展的插件系統。內建日誌記錄、錯誤處理和配置選項，降低樣板碼，並促進聊天機器人、虛擬助手和自動化腳本的快速原型設計。

JARVIS-1提供模組化架構，結合了自然語言介面、記憶模塊以及插件驅動的任務執行器。基於GPT-index，能持久保存對話、檢索上下文，並隨用戶互動持續進化。用戶通過簡單提示定義任務，JARVIS-1則協調任務排程、代碼執行、文件操作和網頁瀏覽。它的插件系統支持自訂整合資料庫、電子郵件、PDF和雲端服務。可在Linux、macOS和Windows上的Docker或CLI中部署，JARVIS-1確保離線運行與完整數據控制，特別適合開發者、DevOps團隊與高階用戶追求安全且擴展性強的自動化工具。

JuggleChat 提供一個簡化的界面，用以管理 AI 對話，通過整合 Tornado 網路伺服器、LangChain 框架和 OpenAI 模型。用戶可以啟動多個命名的聊天線程，每個線程都會保存其歷史記錄。可以輕鬆在會話之間切換，回顧過去的互動，並在不同用途中保持上下文，無資料遺失。系統支援自訂 OpenAI API 金鑰和模型選擇，允許進行 gpt-3.5-turbo 與其他 GPT 端點的實驗。JuggleChat 為開發者和研究人員設計，只需少量設定 — 安裝依賴、提供 API 金鑰並啟動本地伺服器。非常適合測試提示、原型設計 AI 代理，以及在獨立的封閉環境中比較模型行為。

LangChain是一個以開發人員為中心的框架，旨在簡化智能AI代理和應用的創建。它提供對LLM調用鏈、帶工具集成的代理行為、記憶體管理以保持上下文以及可定制的提示模板的抽象。通過內置對文檔載入器、向量存儲和多種模型提供者的支持，LangChain讓您可以構建檢索增強生成管道、自主代理和交互式助理，這些可以在統一的工作流程中與API、數據庫和外部系統進行交互。

LangChain作為一個全面的工具包，用於構建高級LLM驅動的應用，抽象低層API交互，提供可重用模塊。利用提示模板系統，開發者可以定義動態提示，並將它們鏈接以執行多步推理流程。內建的代理框架將LLM輸出與外部工具調用結合，實現自主決策和任務執行，如網路搜尋或資料庫查詢。記憶體模塊保留對話上下文，使多輪對話具有狀態。與向量資料庫的整合促進檢索增強生成，豐富回應相關知識。擴展性回調鉤允許自定義日誌記錄與監控。LangChain的模塊化架構促進快速原型設計與擴展，支援本地和雲端部署。

LangGraph-Swift 提供一個基於圖形的 DSL，用於通過串接代表行動的節點（如 LLM 查詢、檢索操作、工具調用和記憶管理）來建立 AI 工作流程。每個節點皆為型別安全，並可連接來定義執行順序。該框架支援適配器連接流行的 LLM 服務如 OpenAI、Azure 和 Anthropic，也支持自訂工具整合，用於調用 API 或函式。內建的記憶模組可跨會話保留上下文，提供除錯與視覺化工具，並支援跨平台運行於 iOS、macOS 和 Linux。開發者可以擴充自訂邏輯的節點，快速原型出聊天機器人、文件處理器與自主代理人，皆可在 Swift 內使用。