多代理機器人系統專案提供一個模組化的Python平台，用於開發、模擬和部署合作機器人團隊。其核心實現去中心控制策略，使機器人可以共享狀態資訊並協作分配任務，無需中央協調器。系統包括路徑規劃、碰撞避免、環境映射及動態任務排程等模組。開發者可以擴展提供的介面整合新算法、通過配置文件調整通信協議，以及在模擬環境中視覺化機器人互動。與ROS兼容，支持從模擬到實體硬體部署的無縫轉換。此框架促進了蜂群行為、協作探索和倉庫自動化實驗的研究進展。

NaturalAgents是一個開源的Python函式庫，旨在簡化LLM驅動代理的建立與部署。它提供記憶管理、情境追蹤和工具整合模組，使代理能在長時間的會話中存取及回憶資訊。階層式規劃器協調多步推理及行動，擴展系統支持自訂插件及外部API調用。內建日誌記錄與分析功能，使開發者能監控代理表現並除錯工作流程。NaturalAgents同時支援同步與非同步執行，適用於互動與自動化管線。

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。

SWE-agent是一個以開發者為導向的AI代理框架，與GitHub整合，可自主診斷和解決程式碼問題。它可在Docker或GitHub Codespaces中運行，使用您偏好的語言模型，並允許配置工具包以執行檢驗、測試與部署等任務。SWE-agent會生成清晰的行動路徑，透過拉取請求來套用修正，並提供脈絡檢查器來展示逐步的輸出，使團隊能高效率地自動化程式碼審查、錯誤修復與儲存庫清理。

Team of AI Agents提供模塊化架構，用於建立和部署多代理系統。每個代理具有不同角色，利用全域記憶庫和本地上下文來保存知識。該框架支援非同步消息傳遞、通過適配器使用工具，以及根據代理結果動態重新分配任務。開發者可用YAML或Python腳本配置代理，實現專題化、目標層次和優先級管理。內建性能評估與除錯指標，促進快速迭代。通過可擴展插件架構，用戶可以整合自定義NLP模型、資料庫或外部API。Team of AI Agents利用專門化代理的集體智慧，加速複雜工作流程，非常適合研究、自動化和模擬環境。

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。

AgenticAppBuilder通過提供一個命令命令行界面來加速AI代理的開發，能快速建立生產級的應用程式。它設定語言模型配置、記憶體後端、工具整合以及使用者介面，使開發人員能專注於自訂代理邏輯。模組化架構支援可擴展的工具鏈、無縫API金鑰管理及部署腳本，適用於本地或雲端環境，減少樣板碼並加快原型開發。

Agent of Code是一個多功能的AI代理框架，使開發者能將日常的程式撰寫任務委託給智慧代理。它利用大型語言模型將自然語言指令轉換為完整可運行的程式碼，執行自動化審查、除錯和重構遺留系統。用戶以YAML或JSON配置定義目標與參數，選擇插件來進行測試或持續整合(CI)，並通過CLI執行代理。該框架協調API調用、管理上下文窗口，並將模組式的回應組合成完整的程式碼腳本。架構可擴展，開發人員可以插入自訂模組，整合版本控制，並依照專案工作流程調整代理流程。

Agentic Kernel 提供一個解耦的架構，用於通過組合可重用的組件來構建AI代理。開發者可以定義規劃流程來分解目標，配置短期和長期記憶存儲（使用嵌入或檔案後端），並註冊外部工具或API來執行操作。該框架支持動態工具選擇、代理反思循環，以及內置的排程來管理工作流程。其可插拔設計適用於任何LLM提供商和自定義組件，應用場景包括對話助手、自動研究代理和數據處理機器人。通過透明的日誌、狀態管理和易於集成，Agentic Kernel加快開發速度，同時確保AI驅動應用的可維護性和可擴展性。

VideoSDK AI代理結合了VideoSDK的實時視頻基礎設施和AI服務，創建一個面向團體視頻通話的智能虛擬助理。該演示具有實時語音轉文字功能，允許參與者通過即時翻譯閱讀多語言字幕。每次會議後，代理會生成簡明的會議摘要，突出討論重點和行動項目。用戶可以在通話中提出自然語言問題，AI聊天機器人根據對話歷史做出上下文相關的回答。基於React（用於UI）和Node.js（用於後端與OpenAI API集成）構建，該演示提供可模塊化的架構，開發者可以擴展或調整功能，如情感分析、自定義提示和多語言支持，從而加速AI驅動的視頻協作工具的開發。

Augini允許開發者設計能解讀用戶輸入、調用外部API、載入情境記憶，並產生連貫、多輪回應的智能代理。用戶可為每個代理配置可自訂的工具組，例如網路搜索、資料庫查詢、檔案操作或自定義Python函數。內建記憶模組能保留會話狀態，確保情境連貫性。Augini的聲明式API支持建立包含分支邏輯、重試和錯誤處理的複雜多步工作流程。它與OpenAI、Anthropic、Azure AI等主要LLM供應商無縫整合，並支持獨立腳本、Docker容器或擴展微服務的部署。Augini幫助團隊快速原型設計、測試並維護生成式AI代理於生產環境中。

CAMEL-AI是一個基於Python的框架，讓開發者與研究人員能建構、配置及運行多個由LLMs支援的自主AI代理。它內建支援檢索增強生成（RAG）、外部工具運用、代理通信、記憶與狀態管理以及排程功能。藉由模組化組件與便捷整合，團隊可以快速原型化複雜的多代理系統、自動化流程並擴展不同LLM後端的實驗。

CrewAI Quickstart 是一款開發者工具包，旨在簡化使用 CrewAI 框架建立和部署人工智慧驅動的對話代理。它提供預配置的 Node.js 環境、範例腳本用於與 CrewAI API 互動，以及提示設計、代理協調和錯誤處理的最佳實踐範例。使用此快速入門工具，團隊可以在幾分鐘內原型化聊天機器人、自動化工作流程，並將人工智慧助理整合到現有應用中，減少樣板程式碼並確保專案一致性。

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。

HMAS是一個開源的Python框架，允許開發階層式多智能體系統。它提供抽象功能，用於定義智能體層級、智能體間通信協議、環境整合和內建訓練循環。研究人員和開發者可以使用HMAS對複雜的智能體互動進行原型設計、訓練協作策略，以及在模擬環境中評估性能。其模組化設計使擴展和定制智能體、環境及訓練策略變得簡單。

Microsoft AutoGen旨在促進自主AI代理之端到端開發，提供模組化的記憶管理、任務規劃、工具整合和通信元件。開發者可以定義具有結構化架構的自訂工具，並連結到主要的LLM供應商如OpenAI和Azure OpenAI。此框架支援單一或多代理的協同，實現讓代理協調完成複雜任務的合作流程。其即插即用的架構允許輕鬆擴展新的記憶存儲、規劃策略和通信協定。透過抽象低層次的整合細節，AutoGen加快了原型開發和部署人工智慧驅動應用的速度，應用範圍涵蓋客服、資料分析與流程自動化等領域。

Jaaz 是一個擴展性強的 AI 代理框架，旨在打造高度互動的聊天機器人和語音助理解決方案。它基於 Node.js 和 JavaScript，提供對話管理、上下文感知長期記憶，以及第三方 API 的核心模組，允許在對話中動態使用工具。開發者可定義自訂技能、利用大型語言模型進行自然語言理解，並整合語音到文本與文本到語音的引擎，提供語音交互體驗。模組化架構亦方便在雲端或本地部署，支援快速原型開發與產線流程。

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。

NagaAgent是一個開源的Python庫，旨在簡化AI代理的創建、協調和擴展。它提供即插即用的工具集成系統、持久的對話記憶對象和異步多代理控制器。開發者可以將自定義工具註冊為函數，管理代理狀態，並安排多個代理之間的交互。此框架包括日誌功能、錯誤處理鉤子和快速原型設計的預設配置，非常適合構建複雜工作流程——如客戶支持機器人、數據處理管道或研究助理，且無需基礎設施負擔。

Playbooks AI是一個用於通過聲明式劇本DSL構建AI代理的開發框架。它支持與多種大型語言模型（LLMs）、自定義工具和記憶存儲的整合。配備CLI和網頁界面，使用者可以定義代理行為、編排多步流程並監控執行結果。功能包括工具路由、有狀態記憶、版本控制、分析和多代理協作，便於快速原型設計和部署生產級AI助手。