MARL-DPP是一個開源框架，使用確定性點過程（DPP）強制多智能體強化學習（MARL）中的多樣性。傳統的MARL方法經常陷入策略收斂到類似行為的問題，MARL-DPP透過引入基於DPP的措施來鼓勵代理保持多元的行動分佈。該工具套件提供模組化的程式碼來將DPP嵌入訓練目標、樣本策略和探索管理中，包括與OpenAI Gym和多智能體粒子環境（MPE）的即插即用整合，以及用於超參數管理、日誌記錄和多樣性指標視覺化的工具。研究人員可以評估多樣性約束在合作任務、資源分配與競爭遊戲中的影響。其擴展性設計支持客製化環境與高階演算法，促進新型MARL-DPP變體的探索。

Meta-Agent-with-More-Agents 是一個擴展性開源框架，實現了元代理架構，使多個專門的子代理可以合作完成複雜任務。它利用LangChain進行代理調度，並使用OpenAI API進行自然語言處理。開發者可以定義自訂的代理，用於數據擷取、情感分析、決策或內容生成。元代理負責任務分解、將目標派發給相應的代理、收集它們的輸出，並通過反饋循環不斷完善結果。其模組化設計支持平行處理、日誌記錄和錯誤處理。非常適合自動化多步工作流程、研究管道和動態決策支持系統，並簡化建立穩健的分散式AI系統，抽象化代理間通信與生命週期管理。

MIU CS589 AI Agent API提供一個標準化界面，用於建立客制化AI代理。開發者可以定義代理行為、整合外部工具或服務，並透過HTTP端點管理串流或批次回應。框架內建身份驗證、請求路由、錯誤處理與日誌記錄。可擴充性高——用戶可以註冊新工具、調整代理記憶和配置大型語言模型（LLM）參數。適用於實驗、演示及生產原型，極大簡化多工具協調流程，加快AI代理開發，不受限制於單一平台。

模組化LLM架構旨在通過可組合的模組設計，簡化定制化LLM驅動應用的創建。它提供關鍵組件如會議狀態保持的記憶模組、外部API調用工具接口、模板或動態提示生成的提示管理器，以及控制代理人工作流程的協調引擎。您可以配置串聯這些模組的管線，以實現多步推理、上下文感知回應和資料整合等複雜行為。此框架支持多個LLM後端，允許切換或混用模型，同時提供擴展點以增加新模組或自訂邏輯。這個架構加快開發速度，促進元件重用，並維持對代理行為的透明度與控制。

MultiAgentes採用模組化架構來定義環境和智能體，支持同步和異步的多智能體互動。它包含環境和智能體的基礎類別，預定義的合作和競爭任務方案，用於自定義獎勵函數的工具，以及通信和觀察分享的API。可視化工具允許實時監控智能體行為，同時記錄模組記錄性能指標供分析。該框架能與Gym兼容的強化學習庫無縫集成，讓使用者可以用現有演算法訓練智能體。MultiAgentes設計為可擴展性，允許開發者添加新的環境模板、智能體類型和通信協議，以適應多樣的研究與教育應用。

Notte是一個以開發者為中心的Python框架，旨在協調由大型語言模型驅動的AI代理。它提供內建的記憶模組來存儲和檢索對話上下文，靈活的外部API或自定義函數工具整合，以及排序任務的規劃引擎。有了Notte，你可以快速開發對話助手、數據分析機器人或自動化工作流程，同時享有開源的擴展性和跨平台支持。

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。

SonAgent是一個可擴展的開源框架，主要用於在Python中構建、組織和運行AI代理。它提供核心模塊，用於記憶存儲、工具包裝器、規劃邏輯和異步事件處理。開發者可註冊自定義工具、整合語言模型、管理長期代理記憶，並協調多個代理以合作完成複雜任務。SonAgent的模組化設計促進對話機器人、工作流程自動化和分散式代理系統的開發。

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。

Huginn是一個多功能的開源自動化框架，讓用戶可以建立代理來監控、收集及處理來自不同來源的資料，如網站、API、社群媒體和電子郵件。每個代理可以設定在特定事件觸發、轉換資料，並輸送到其他代理或外部服務。有內建排程、日誌記錄，以及豐富的代理類型庫，如RSSAgent、EmailAgent、WebhookAgent和DataOutputAgent，支援複雜的工作流程和條件邏輯。它可在Linux、macOS、Windows或Docker上運行，並可透過自訂Ruby代碼或Docker容器擴展以達成專用任務與整合。

Llama-Agent 是一個以開發者為中心的工具包，用於創建由大語言模型驅動的智能 AI 代理。它提供工具整合以調用外部 API 或函數、記憶管理以儲存與檢索上下文，以及思維鏈規劃來拆解複雜任務。代理能執行動作、與自訂環境互動，並透過插件系統調整。作為一個開源專案，支持方便擴展核心元件，能在各個領域快速實驗與部署自動化工作流程。

Query-Bot整合了文件攝取、文本切割與向量嵌入，從PDF、文本文件和Word文檔建立可搜尋的索引。結合LangChain和OpenAI GPT-3.5 Turbo處理用戶查詢，提取相關段落並生成簡明答案。基於Streamlit的界面讓用戶上傳文件、追蹤對話歷史並調整設定。可在本地或雲端部署，提供擴展性強的框架以支持自訂代理和知識庫。

FastAPI Agents為基於LLM的代理開發提供了一個強大的服務層，利用FastAPI網絡框架。它允許您使用LangChain鏈、工具和記憶系統定義代理行為。每個代理都可作為標準的REST端點暴露，支持非同步請求、流媒體回應和可自定義的載荷。與向量存儲的整合實現了基於檢索的擴增生成，適用於知識驅動的應用。框架內置日誌記錄、監控鉤子和Docker支援，方便容器化部署。您可以輕鬆擴展代理，加入新工具、中間件和身份驗證。FastAPI Agents提升AI解決方案的生產就緒，加強安全性、擴展性和維護性，適用於企業和研究環境。

AI-Agents提供一個模組化工具包，能創建具有任務規劃、執行和自我監控能力的自主AI代理。它內建支持工具集成，例如網頁搜索、數據處理和自定義API，並具有記憶組件，可在交互過程中保留和回憶上下文。借助靈活的插件系統，代理可以動態載入新功能，而異步執行確保高效的多步工作流程。該框架利用LangChain實現高級連鎖思考推理，並簡化在macOS、Windows或Linux上的Python環境部署。

Advanced_RAG 提供一個模組化的管道，用於檢索增強生成任務，包括文件載入器、向量索引構建器和鏈管理器。用戶可以配置不同的向量資料庫（FAISS、Pinecone）、自訂檢索策略（相似度搜尋、混合搜尋），並插入任何 LLM 以產生具上下文的回應。它還支援評估指標與日誌記錄，用於性能調整，並設計為具有擴展性與可擴充性，適合生產環境使用。

Agent Adapters 設計旨在為開發者提供一個一致的介面，用來連接 AI 代理與外部服務和框架。透過其可插拔的適配器架構，它提供預建的適配器，用於 HTTP API、Slack 和 Teams 等訊息平台，以及自訂工具端點。每個適配器負責請求解析、回應映射、錯誤處理，以及可選的日誌和監控鉤子。開發者亦可實作介面來註冊自訂適配器，並在代理設定中配置適配器參數。這種精簡的方法可以降低樣板程式碼，確保流程執行的一致性，並加快在多個環境中部署代理的速度，而無需重寫整合邏輯。

Agentle為開發者提供一個結構化的框架，以最少的樣板碼建立定制的AI代理。它支持將代理工作流程定義為任務序列、與外部API及工具的無縫整合、保存上下文的對話記憶管理，以及內建的日誌記錄以確保可追蹤性。該庫還提供插件掛鉤以擴展功能、多代理協調以處理複雜管道，以及統一界面在本地運行或通過HTTP API部署。

AgentMesh 為開發者提供一個模組化基礎設施，建立包含多個專注於特定任務或範疇的 AI 代理網絡。代理可以在運行時動態發現與註冊，異步交換訊息，並遵循可配置的路由規則。該框架處理重試、備援及錯誤恢復，支援用於資料處理、決策支援或對話式應用的多代理流程。它可輕鬆與現有的 LLM 及客製模型整合，透過簡單的插件介面。

AgentUniverse提供一個統一的Python SDK，用於設計、協調及運行自主AI代理。開發者可以定義代理行為，整合外部工具或API，維護對話記憶，以及排定多步任務。支援LangChain、自訂工具插件及可配置的運行環境，加快代理的開發與部署。內建監控與日誌記錄，提供即時洞察，其模組化架構也便於擴充新功能或AI模型。

Crayon使開發者能在JavaScript/Node.js中建立能呼叫外部API、維持對話歷史、規劃多步任務和處理非同步流程的自主AI代理。其核心實現了一個規劃-執行循環，將高層目標拆解為獨立的行動，並與自訂工具包整合，利用記憶模組來儲存和回憶資訊跨會議。該框架支援多個記憶後端、插件式工具整合與完整的除錯記錄。開發者可以透過提示與YAML流程配置代理行為，這促使複雜工作流程，例如資料爬取、報告生成和互動聊天機器人變得簡便且高效。Crayon的架構支持擴展，讓團隊能整合特定領域工具並根據業務需求調整代理。