Council提供了一個結構化的環境，用於設計AI代理，包括定義角色、串聯任務和集成外部工具或API。用戶可以配置記憶存儲、管理代理狀態並實現定制的推理管道。Council的插件架構支持與NLP服務、數據源和第三方工具的無縫整合，使您能夠快速建立和部署協調執行複雜任務的多代理系統，並保證其可靠性。

CrewAI Agent Generator 利用命令列界面，初始化具有結構化資料夾、範例提示模板、工具定義與測試框架的新 AI 代理專案。可連結 OpenAI、Azure 或自訂 LLM 端點；用向量儲存管理代理記憶；協調多個代理於合作流程；檢視詳細對話紀錄；並以一鍵部署到 Vercel、AWS Lambda 或 Docker，內建部署腳本。加速開發並確保專案架構一致性。

crewAI Playground 是一個用於構建和實驗人工智慧驅動代理的工具包和沙箱環境。您可以透過配置文件或程式碼定義代理，指明提示內容、工具和記憶模組。這個平台能同時運行多個代理，處理訊息路由，並記錄對話歷史。它支援外部數據源插件整合、可自定義的記憶後端（記憶中或持久存儲），以及用於測試的網頁界面。使用它可以在正式部署前原型設計聊天機器人、虛擬助手和自動化工作流程。

CrewAI Studio是一個基於網頁的平台，允許開發者設計、可視化和監控多代理AI工作流程。用戶可以透過圖形畫布配置每個代理的提示語、鏈式邏輯、記憶設置及外部API集成。該工作室連接到流行的向量資料庫、LLM提供者和插件端點。它支援即時除錯、對話記錄追蹤，以及一鍵部署到自定義環境，簡化了強大數位助理的建立。

Dial4JaCa 是一個 Java 庫插件，適用於 JaCaMo 多智能體平台，攔截智能體間的訊息，編碼代理意圖，並通過 LLM 後端（OpenAI、本地模型）路由。它管理對話上下文，更新信念庫，並將回應生成整合到 AgentSpeak(L) 的推理週期中。開發者可以自訂提示語、定義對話工件以及處理異步調用，使代理能解讀使用者語句、協調任務並擷取外部資訊。其模組化設計支持錯誤處理、日誌記錄和多 LLM 選擇，非常適合研究、教育及快速原型建構對話式多智能體系統。

RAG-Llama3 多代理 AI Django 代碼生成器是一個專門的 AI 框架，它結合檢索增強生成技術與多個 Llama3 代理。它處理用戶定義的需求與外部文件，檢索相關程式碼片段，協調多個 AI 代理合作草擬 Django 模型定義、視圖邏輯、模板、URL 路由與專案設定。這個迭代方法確保產生的程式碼符合用戶期待與最佳實務。用戶可以先建立文件或範例的知識庫，然後向代理發出特定功能的提示。系統會返回完整的 Django 專案架構，包括模組化應用、REST API 端點和可自行客製的模板。模組化特性讓開發者可以整合自定義業務邏輯，並立即部署到生產環境。

Fetch.ai 是一個開源平台與軟體開發套件，旨在建立代表數字孿生的自主代理，搭建在去中心化網路上。它提供 Python 和 Rust SDK，並配備開放經濟框架（OEF）用於點對點發現，以及與分類帳的無縫整合以實現安全交易。開發者可以定義自訂的代理技能——如市場券差、資料提供或任務出價——並部署於測試網或主網。Fetch.ai 的代理能自主通訊、協商並執行智慧合約，支持供應鏈、物聯網生態系統、出行服務、能源網格等多代理協調。

JaCaMo提供一個統一的環境，用於設計和運行多智能體系統（MAS），整合三個核心組件：用於基於BDI代理的Jason代理語言、用於工件的環境建模CArtAgO，以及用於指定組織結構和角色的Moise。開發者可以撰寫代理計劃、定義帶操作的工件，並在規範框架下組織代理群組。此平台包括模擬、除錯和視覺化MAS交互的工具。支援分散式執行、工件資料庫及彈性訊息傳遞，使得JaCaMo能迅速原型化與研究，例如群體智慧、協作機器人及分散決策。其模組設計確保在學術及工業專案中的擴展性及彈性。

動態多智能體RAG路徑提供模塊化架構，每個智能體處理特定任務，如文件檢索、向量搜索、上下文摘要或生成，而中心協調器則動態路由輸入和輸出。開發者可以定義自定義智能體，通過簡單的配置文件組裝管道，並利用內建的日誌記錄、監控與插件支持。此框架加快複雜RAG解決方案的開發，實現自適應任務分解與並行處理，以提升吞吐量和準確率。

EasyAgent提供了一個用於Python中建構自主AI代理的全面框架。它支持插拔式的LLM後端，例如OpenAI、Azure和本地模型，客製化的規劃與推理模組、API工具整合，以及持久記憶存儲。開發者可以透過簡單的YAML或程式碼配置定義代理行為，利用內建的函數調用存取外部資料，並協調多個代理以完成複雜的工作流程。EasyAgent還具有記錄、監控、錯誤處理和擴展點，方便客製化實作。其模組化架構能加速原型設計與專門領域如客戶服務、資料分析、自動化以及研究的代理部署。

智能體中的新興通訊是一個開源的PyTorch框架，專為探索多智能體系統如何發展自己的通訊協議的研究人員設計。該資料庫提供靈活的合作強化學習任務實現，包括參照游戲、組合彩游戲和對象識別挑戰。用戶定義說話者和聽者的架構，指定訊息通道的屬性（如詞匯大小和序列長度），並選擇訓練策略（如策略梯度或監督學習）。框架包括端到端的腳本用於執行實驗、分析通訊效率和可視化新興語言。其模組化設計允許輕鬆擴展新的游戲環境或自定義損失函數。研究人員可以復現已發表的研究、基準測試新算法，並探究新興智能體語言的組合性和語意。

F1Tenth雙機模擬器是一個建立在ROS和Gazebo之上的專用模擬框架，用於模擬兩輛1/10比例的自主車輛在自定義賽道上競速或合作。它支持逼真的輪胎模型物理、傳感器仿真、碰撞檢測和數據記錄。用戶可以插入自己的規劃與控制算法、調整代理參數，並運行頭對頭的場景，以評估性能、安全性和協作策略在受控條件下的表現。

FlyingAgent 提供一個模組化架構，利用大型語言模型來模擬能進行推理、規劃和執行多領域動作的自主代理。代理擁有內部記憶以保留上下文，並能整合外部工具進行網頁瀏覽、資料分析或第三方API調用。框架支援多代理協調、插件擴展及可定製的決策策略。開放設計讓開發者可自訂記憶後端、工具整合和任務管理器，應用於客戶支援自動化、研究協助、內容生成流程及數位 workforce 協調。

FMAS（Flexible Multi-Agent System）是一個開源的Python函式庫，用於建立、運行和視覺化多代理模擬。您可以定義具有自訂決策邏輯的代理、配置環境模型、設置通訊渠道來進行通信，並執行可擴展的模擬。FMAS提供監控代理狀態、除錯交互和匯出結果的鉤子。其模組化架構支援用於視覺化、度量收集及與外部資料源整合的插件，非常適合研究、教育和自主系統的實際原型。

GenAI Job Agents 是一個基於 Python 的開源框架，可簡化 AI 助力的任務代理的建立與管理。開發者可以使用簡單的配置文件或 Python 類來定義自訂的任務類型與代理行為。系統無縫整合 OpenAI 用於 LLM 支持的推理，以及 LangChain 用於調用鏈。任務可以排入佇列、並行執行，並通過內建日誌與錯誤處理機制進行監控。代理能處理動態輸入，自動重試失敗，輸出結構化結果供後端處理。模組化架構、可擴充插件與清晰 API，讓團隊能自動化重複任務、協調複雜工作流程，並在生產環境擴展 AI 驅動運營。

GenWorlds是一個旨在促進多代理系統創建的AI開發框架。它利用基於事件的通信框架通過websocket，允許開發者設置互動環境，自主代理可以非同步地相互互動及其周圍環境。這些代理協作、規劃行動並共同執行複雜任務，讓GenWorlds成為創建可擴展且靈活的AI生態系統的強大平台。

GPA-LM 是一個以 Python 為基礎的框架，旨在簡化由大型語言模型驅動的人工智慧代理的建立與協調。它具有一個規劃器，能將高層指令拆解為子任務，一個執行器，管理工具調用和互動，以及一個能在會話之間保留上下文的記憶模塊。插件架構允許開發者新增自訂工具、API 及決策邏輯。支援多代理協同的 GPA-LM，可以協調角色、分配任務並匯整結果。它無縫整合 OpenAI GPT 等流行 LLM，並支援在不同環境中部署。該框架加速自主代理的研發，用於研究、自動化與應用原型設計。

GPT-agents is a developer-focused toolkit that streamlines the creation and orchestration of autonomous AI agents using GPT. It offers built-in Agent classes, a modular tool integration system, and persistent memory management to support ongoing context. The framework handles conversational planning loops and multi-agent collaboration, allowing you to assign objectives, schedule sub-tasks, and chain agents on complex workflows. It supports customizable tools, model selection, and error handling to deliver robust, scalable automation for various domains.

GridWorldEnvs提供一個完整的格子世界環境套件，支援設計、測試與Benchmark多智能體系統。用戶可輕鬆配置格子尺寸、代理起始位置、目標位置、障礙物、獎勵結構與動作空間。內建範例模版包括經典格子導航、避障與合作任務，也允許用JSON或Python類別定義自訂場景。與OpenAI Gym API無縫整合，支援直接應用標準RL演算法。同時支援單一與多智能體實驗、記錄與視覺化工具，用於跟蹤代理績效。

AWS Bedrock 多代理協作是一個託管服務功能，讓您可以調度多個由基礎模型驅動的AI代理共同處理複雜任務。您可以配置代理角色、定義通訊模式，以及設置共享記憶以保持上下文。在執行過程中，代理可以請求下游資料、委派子任務，以及彙整彼此的輸出。這種合作方式支援反覆推理迴圈、提升任務精確度，並根據工作負載動態擴展代理數量。結合AWS控制台、CLI與SDK，服務提供監控儀表板以視覺化代理互動和性能指標，簡化智慧型多代理工作流程的開發與運營監控。