Arenas 旨在簡化基於 LLM 的代理開發生命週期。開發者可以定義代理角色，將外部 API 和工具作為插件集成，並使用靈活的 DSL 組合多步驟工作流程。此框架管理對話記憶、錯誤處理和日誌記錄，支持堅固的 RAG 管線和多代理協作。通過命令列界面和 REST API，團隊可以在本地原型設計代理並將其部署為微服務或容器化應用。Arenas 支援流行的 LLM 提供商，提供監控儀表板，並內建常見用例的模板。這種靈活架構可以減少樣板代碼，加速面向客戶、研究和數據處理等領域 AI 解決方案的推向市場。

EnergeticAI 是一個 Node.js 庫，旨在簡化開源 AI 模型的整合。它利用優化的 TensorFlow.js 來支持無伺服器功能，確保快速的冷啟動和高效的執行性能。通過提供常見 AI 任務如嵌入與分類器的預訓練模型，它加速了部署過程，使得 AI 整合對開發者來說變得無縫。通過專注於無伺服器的優化，它確保執行速度最高可達 67 倍，這對現代微服務架構理想。

Letta是一個全面的AI代理人協調平台，旨在幫助組織通過智能數字工作者自動化複雜工作流程。通過結合可定制的代理模板與強大的可視化工作流程構建器，Letta使團隊能夠定義一步步的流程，整合各種API和數據源，並部署自主代理人，處理文檔處理、數據分析、客戶參與和系統監控等任務。基於微服務架構，提供對流行AI模型、版本控制和治理工具的內建支持。實時儀表板提供代理活動、績效指標和錯誤處理的洞察，確保透明度與可靠性。透過角色基礎的存取控制和安全部署選項，Letta從試點項目延伸到企業級的數字勞動力管理。

作為流行的LlamaIndex框架的強大Go實現，Llama-Index-Go提供從文本數據構建和查詢基於向量的索引的端到端功能。用戶可以通過內建或自定義加載器加載文檔，使用OpenAI或其他供應商生成嵌入，並將向量存儲在內存或外部向量數據庫中。該庫提供一個QueryEngine API，支持關鍵詞和語義搜索、布爾過濾和與LLM的檢索增強生成。開發者可以擴展解析器來支持Markdown、JSON或HTML，並插入替代的嵌入模型。其模塊化組件和清晰接口提供高性能、易於調試和靈活集成於微服務、CLI工具或Web應用中，加速AI驅動的搜索和聊天方案的快速原型製作。

rag-services是一個可擴展的平台，將RAG流程拆分成不同的微服務。它提供文件存儲服務、向量索引服務、嵌入服務、多個LLM推理服務，以及協調工作流程的編排器。每個模組都提供REST API，允許你組合資料庫和模型供應商。支持Docker和Docker Compose，可以在本地或Kubernetes叢集部署。此框架支持為聊天機器人、知識庫和自動文件問答提供擴展性和容錯性強的解決方案。