Functionary provides a declarative way to register custom tools — JavaScript functions encapsulating API calls, database queries, or business logic. It wraps an LLM interaction to analyze user prompts, determine which tools to execute, and parse the tool outputs back into conversational responses. The framework supports memory, error handling, and chaining of actions, offering hooks for pre- and post-processing. Developers can quickly spin up agents capable of dynamic function orchestration without boilerplate, enhancing control over AI-driven workflows.

InfantAgent 提供輕量級的結構，用於設計與部署Python中的智慧代理。它整合熱門的大型語言模型（OpenAI、Hugging Face）、支援持久性記憶模組，並啟用自定義工具鏈。開箱即用的功能包括會話界面、任務協調與策略驅動的決策。其插件架構允許輕鬆擴展特定領域的工具與API，非常適合用於原型研究代理、工作流程自動化或將AI助理整合到應用程式中。

Nestor提供模組化架構，組合能維持對話狀態、調用外部工具及自訂處理流程的AI代理。主要特色包括基於會話的記憶存儲、工具函數或插件註冊表、彈性的提示範本，以及統一的LLM客戶端介面。代理可執行序列任務、決策分支，並整合REST API或本地腳本。Nestor不依賴特定框架，使用者可以用OpenAI、Azure或自託管的LLM供應商。

Labs是一個開源、可嵌入的領域專用語言，用於定義和執行使用大型語言模型的AI代理。它提供聲明提示、管理上下文、條件分支和集成外部工具（如數據庫、API）的結構。使用Labs，開發者可以將代理工作流程描述為代碼，協調多步任務，如資料檢索、分析和生成。該框架將DSL腳本編譯成可執行的管道，可用於本地或生產環境。Labs支持交互式REPL、命令列工具，並與標準LLM提供商集成。其模組化架構允許輕鬆擴展自定義函數和工具，促進快速原型及可維護的代理開發。輕量運行時確保低資源開銷，無縫嵌入現有應用。

在其核心，LionAGI提供模組化架構，用於定義與執行依賴性任務階段，將複雜問題拆解成可順序或並行處理的邏輯組件。每個階段可利用自定義提示、記憶存儲和決策邏輯，根據先前結果調整行為。開發者可整合任何支援的LLM API或自我部署模型，配置觀察空間並定義動作映射，創建具備計劃、推理與多循環學習能力的代理。內建的日誌、錯誤修復與分析工具，支援實時監控與反覆優化。不論應用於研究流程自動化、報告生成或自主流程編排，LionAGI都能以最少樣板碼，加速智慧型、適應性AI代理的開發。

LLM驅動的AI代理旨在通過模組化架構協調大型語言模型與外部工具，簡化自主代理的創建。開發者可以定義具有標準化接口的自定義工具，配置記憶後端以保存狀態，以及建立多步推理鏈，使用LLM提示來規劃和執行任務。AgentExecutor模組管理工具調用、錯誤處理和異步工作流程，內建範例模板展示了資料擷取、客戶支援及行事曆排程等場景。通過抽象API調用、提示工程和狀態管理，該框架降低重複性程式碼，加快實驗速度，非常適合Python環境下的客製化智慧自動化解決方案團隊。

LLM-Agent是個輕量級且可擴充的框架，用於建構由大型語言模型驅動的AI代理。它提供對於會話記憶、動態提示範本及無縫整合自訂工具或API的抽象層。開發者能編排多步推理流程、跨多次互動保持狀態，並自動化複雜任務，例如資料擷取、報告生成與決策支援。結合記憶管理、工具利用與規劃，讓在Python中開發智能、任務導向的代理更加高效。

具有函數調用的本地LLM允許開發者創建完全在本地硬件上運行的AI代理，消除數據隱私問題和雲依賴。該框架包含集成LLaMA、GPT4All等本地LLM的示例代碼，並展示如何配置模型調用的函數架構來執行數據獲取、Shell命令或與API交互等任務。用戶可以擴展設計，定義自定義函數端點、自定義提示，並處理函數響應。這個輕量級解決方案簡化了構建離線AI助手、聊天機器人和自動化工具的流程，適用於各種應用。

Camel AI是一個旨在簡化智能代理創建與協調的開源框架。它提供鏈接大型語言模型、整合外部工具與API、管理知識圖譜與持久化記憶的抽象層。開發者可定義多智能體工作流程，將任務拆解為子計劃，並通過CLI或網頁界面監控執行。基於Python與Docker，Camel AI允許無縫切換LLM供應商、自訂工具插件與混合規劃策略，從而加速自動化助手、數據管道與自主工作流程的開發。

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。

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。

AgentSea AI Hub是一個強大的AI平台和框架，可簡化端到端的代理開發與管理。它提供拖放式視覺建構器，用於創建代理角色、對話流程和自定義技能，無需深入的程式設計專業。開發者可整合外部API、知識庫和資料庫，而內建的記憶管理模組則可跨會話保持上下文。平台支援包括Web、行動、聊天、語音和電子郵件的多渠道部署，確保無縫的用戶互動。詳細的性能監控、A/B測試和版本控制促進持續改進。透過基於角色的存取控制和協作工作空間，團隊可以高效協作完成複雜的代理專案。AgentSea AI Hub加快數位工作者的建立、自動化重複性任務，並通過智能自動化提升客戶參與度。

SmolAgents動態工具擴展開源Python框架，使基於LLM的代理能動態調用工具。代理可以根據用戶意圖和思考链，無縫調用預先建立好的工具—如SerpAPI的網頁搜索、數學計算器、日期時間獲取、文件系統操作和自定義HTTP請求處理程序—詳情由開發者註冊或自訂。通過在運行時評估工具的可用性，SmolAgents動態工具能優化代理工作流程，減少硬編碼邏輯，提升模組化，適用於研究支援、自動報告和聊天機器人增強等多種場景。

Taiga是一個基於Python的開源AI代理框架，旨在簡化自主大語言模型（LLM）代理的創建、協調與部署。該框架包括彈性的插件系統用於整合自定義工具和外部API，可配置的記憶模塊用於管理長短期對話內容，以及任務鏈接機制來安排多步工作流程。Taiga還提供內建的日誌、指標與錯誤處理功能，適用於生產環境。開發者可以快速用模板建立代理、通過SDK擴展功能並跨平台部署。透過抽象化複雜的協調邏輯，Taiga讓團隊專注於構建能搜索、計劃並自主執行動作的智能助手。

AgentSpeak是基於Java的開源實作，為AgentSpeak(L)語言設計，旨在促進BDI（信念-慾望-意圖）自主代理的創建與管理。它具有解析AgentSpeak(L)代碼、維護代理信念基底、觸發事件並根據現有信念和目標選擇執行計劃的運行時環境。該解釋器支援並行的代理執行、動態計劃更新及可自訂語義。透過模組化架構，程式設計師可以擴充核心組件，如計劃選擇與信念修正。AgentSpeak使學術界與產業界能更快速的原型設計、模擬與部署智慧型代理於模擬系統、物聯網及多代理場景中。

DataEnvGym 提供基於Gym API的多個模組化、自訂的環境，促進資料驅動領域中的強化學習研究。研究人員與工程師可以選擇內建的任務，如資料清理、特徵工程、批次排程與串流分析。此架構支持與流行RL庫的無縫整合、標準化的評比指標與追蹤代理表現的記錄工具。用戶可以擴展或結合環境，以模擬複雜的資料流程，並在實際限制下評估演算法。

ElizaOS 提供一套強大的工具，用於在 TypeScript 項目中設計、測試和部署自主 AI 代理。開發者可以定義代理角色、目標和記憶層級，並利用 ElizaOS 的規劃系統來設計任務流程。其模組化連接器架構簡化了與通信平台—如 Discord、Telegram、Slack、X—及 Web3 匹配器的整合。ElizaOS 支援多個 LLM 後端（OpenAI、Anthropic、Llama、Gemini），實現模型之間的無縫切換。插件支援擴展功能，包含自訂技能、記錄和可觀察性。借助 CLI 和 SDK，你的團隊可以微調代理配置，監控即時表現，並在雲端或本地環境中擴展部署。ElizaOS 讓企業能自動化客戶互動、社群媒體參與和業務流程，創造自主數位工作者。

Java-Action-Shape 是一個專為擴充 LightJason 多智慧體框架而設的專用幾何形狀動作函庫。它為代理人提供開箱即用的動作來實例化常見形狀（圓、矩形、多邊形）、應用轉換（平移、旋轉、縮放）和執行分析計算（面積、周長、重心）。每個動作皆為執行緒安全，並能與 LightJason 非同步執行模型整合，確保高效的平行處理。開發者可以透過指定頂點和邊來定義自訂形狀，並將其註冊於代理的動作登錄表中，亦可在計劃定義中使用。集中形狀相關邏輯後，Java-Action-Shape 能降低重複冗長代碼，確保 API 一致性，加快基於幾何的代理應用開發，包括模擬與教育工具。

LemLab 是一個用於開發由大型語言模型驅動的 AI 代理的模組化框架。開發者可以定義自訂提示範本、串聯多步推理管道、整合外部工具和 API，並配置記憶後端以儲存對話內容。它也包括評估套件，用來基準測試代理在特定任務上的表現。透過提供可重用的組件與清晰的抽象，LemLab 加速實驗、除錯，並在研究與商業環境中部署複雜的 LLM 應用。

MCP代理提供構建智能AI驅動助手的堅實基礎，通過模組化組件整合語言模型、自定義工具和數據源。其核心功能包括根據用戶意圖動態調用工具、長期對話的上下文感知記憶管理，以及靈活的插件系統，方便擴展能力。開發者可以定義流程來處理輸入、調用外部API並管理異步工作流程，同時保持透明的日誌和指標。支持主流LLM、可配置模板和基於角色的訪問控制，MCP代理簡化了可擴展、易維護的AI代理在生產環境中的部署。無論是客戶支持聊天機器人、機器流程自動化( RPA )還是研究助理，MCP代理都能加快開發週期並確保跨用例的性能穩定。