OpenAI Agent Swarm是一個模組化框架，旨在簡化跨不同任務的多個GPT驅動代理的協調工作。每個代理獨立運作，具有可自訂的提示詞和角色定義，而Swarm核心負責代理生命周期、訊息傳遞與任務排程。該平台包含定義複雜工作流程、即時監控代理互動與彙整結果的工具。通過將工作負載分配至專業化代理，用戶可以處理複雜的問題解決場景，從內容生成、研究分析到自動錯誤排除與資料摘要。OpenAI Agent Swarm與OpenAI API無縫整合，使開發者能快速部署多代理系統，並免於自建協調基礎架構。

Skeernir是一個開源的AI代理框架，旨在加速開發木偶操控代理，用於遊戲自動化與流程協調。專案包括一個基本模板、核心API和範例模組，示範如何將代理邏輯連結到目標環境，無論是模擬遊戲玩法或控制作業系統任務。其擴展性架構允許用戶實作自訂決策策略、插入機器學習模型，並在Windows、Linux和macOS上管理代理生命週期。內建日誌與配置支援，Skeernir讓自主AI代理的測試、除錯與部署更為便利。

Eunomia採用以配置為優先的方法來協調AI代理。通過YAML，用戶定義代理角色、提示模板、工具整合、記憶存儲和分支邏輯。該框架支持同步/異步工具、檢索增强生成和思維鏈提示。可擴展的插件系統允許自定義工具、記憶後端和日誌整合。Eunomia的命令行工具支持項目骨架建立、配置驗證和本地或雲端運行代理。這使團隊能快速原型設計，迭代對話流程，並在無需大量定制開發的情況下維護代理方案。

Java Action Generic 是一個輕量級、模組化的庫，允許開發者通過定義通用動作來在 Java 中實現自主代理行為。這些動作是可在運行時執行、排程和組合的參數化工作單元。該框架提供一致的動作介面，使開發者可以創建自定義動作、處理動作參數並與 LightJason 的代理生命週期管理整合。支持事件驅動與並行處理，使代理人能完成動態決策、與外部服務互動及複雜行為協調。此庫促進重用與模組化設計，適用於研究、模擬、物聯網(IoT)與遊戲AI在任何支援 JVM 的平台上應用。

Agent Control Plane 提供一個集中式控制平台，用於設計、調度與大規模運營自主式 AI 代理。開發者可用宣告式定義設定代理行為，整合外部服務與 API 作為工具，並串聯多步工作流程。它支援 Docker 或 Kubernetes 的容器化部署，並提供網頁儀表板進行即時監控、日誌記錄與指標追蹤。此框架包含 CLI 與 REST API，以自動化代理配置、版本控制與回滾。具備擴展的插件架構與內建擴展性，Agent Control Plane 促進從本地測試到企業級生產環境的完整 AI 代理生命週期。

Agent-Oriented Architecture（AOA）是一個強大框架，為開發者提供建構和維護智慧多智能體系統的工具。代理封裝狀態、行為和互動模式，並通過非同步訊息匯流排通信。AOA包含代理註冊、發現和配對模組，支持動態服務組合。行為建模支持有限狀態機、目標驅動規劃和事件觸發器。此框架管理創建、暫停、遷移與終止等代理的生命周期。內建的監控與日誌記錄方便性能調優與除錯。支持TCP、HTTP及自定義協議的可插拔傳輸層，使部署於本地、雲端或邊緣環境皆適用。與熱門函式庫整合，確保資料處理與AI模型的無縫整合。