Orra.dev是一個設計用來簡化智慧助手完整生命週期的綜合AI代理建立平台。結合視覺化工作流程建構器與領先的LLM提供商和企業系統的無縫整合，Orra.dev讓團隊能夠在幾分鐘內快速製作會話邏輯原型、優化代理行為並於多個渠道推出生產就緒的機器人。具備內建範本如FAQ機器人、電子商務助理和代碼審查代理，以及可客製化的觸發器、API連接器和用戶角色管理。配備測試套件、協作式版本控制和表現儀表板，組織能根據實時資料迭代調整回應、監控用戶互動，並最佳化工作流程，加快部署速度並降低維護成本。

Semi Agent提供模組化的架構，用於建構能規劃、執行動作並追蹤記憶的AI代理。它整合了流行的語言模型，支援自定義功能的工具定義，並維持對話型或任務導向的記憶。開發者可以定義逐步規劃，將外部API或腳本作為工具，並利用內建的記錄功能來除錯與優化代理的行為。其開源設計與Python基礎使得客製化、擴展及整合於現有流程中變得容易。

通過Web3.js實現的Solana AI Agent Multimodal。代理會使用配置的錢包私鑰自動簽署交易，提交至Solana RPC端點，並監控確認狀態。其模塊化架構支持輕鬆擴展自定義提示模板、鏈和指令構建器，以支持自動NFT鑄造、代幣交換、錢包管理機器人等用例。

Steamship 是一個強大的平台，旨在簡化 AI 代理的創建、部署和管理。它為開發人員提供了一個管理堆棧，用於語言 AI 包，支持從無伺服器託管到向量存儲解決方案的完整生命週期開發。使用 Steamship，用戶可以輕鬆構建、擴展和自定義 AI 工具和應用程式，提供無縫的 AI 功能整合體驗。

SwiftAgent提供一套強大的工具箱，通過將OpenAI的模型直接整合到Swift中來構建智慧代理。開發者可以申報自定義動作與外部工具，由代理根據用戶查詢調用。該框架持有對話記憶，允許代理引用過去的互動。它支持指令模板和動態上下文注入，促進多輪對話與決策邏輯。SwiftAgent的非同步API與Swift的併發特性無縫配合，非常適合用於iOS、macOS或伺服器端環境。通過抽象模型調用、記憶存儲和流程調度，SwiftAgent幫助團隊在Swift專案中快速原型設計與部署對話助理、聊天機器人或自動化代理。

Pydantic AI Agent 提供一個結構化且類型安全的方式來設計 AI 驅動的代理器，透過利用 Pydantic 的資料驗證和建模能力。開發者將代理器配置定義為 Pydantic 類別，指定輸入結構、提示模板及工具介面。該框架無縫整合如 OpenAI 等 LLM API，允許代理器執行使用者定義的功能、處理 LLM 回應並維護工作流程狀態。它支援多步推理鏈結，調整提示符並自動處理驗證錯誤。結合資料驗證與模組化代理器邏輯，Pydantic AI Agent 簡化了聊天機器人、任務自動化腳本與自訂 AI 助手的開發。其可擴展架構允許整合新工具與適配器，加速原型設計並在多樣的 Python 應用中可靠地部署 AI 代理器。

AgentSmithy設計旨在簡化AI代理的開發週期，提供模組化元件進行記憶體管理、任務規劃與執行協調。框架利用 Google Cloud Storage 或 Firestore 持久存儲記憶體，Cloud Functions 用於事件驅動觸發，Pub/Sub 實現可擴展的訊息傳遞。Handler 定義代理行為，Planner 管理多步任務執行。觀察模組追蹤性能指標與日誌。開發者可整合定制插件，提升能力，例如自訂資料來源、專用 LLM 或領域專用工具。AgentSmithy 的雲端原生架構確保高可用性與彈性，支持在開發、測試與生產環境無縫部署。內建安全與角色基權控制，確保團隊治理，同時快速迭代智慧代理方案。

BeeAI Framework Py Starter是一個開源的Python專案，旨在快速啟動AI代理的建立。它包括核心模組用於代理協調、一個擴展功能的插件系統，以及連接流行LLM API的適配器。開發者可以定義任務、管理對話記憶並透過簡單的配置檔整合外部工具。該框架強調模組化和易用性，支持對話式聊天機器人、自動化助手和資料處理代理的快速原型設計，無需樣板程式碼。

ByteChef提供一個模組化架構，用於構建、測試和部署AI代理。開發者定義代理配置檔，附加自定義技能插件，並透過視覺化Web IDE或SDK協調多代理工作流程。它與主要的LLM供應商（OpenAI、Cohere、自託管模型）和外部API整合。內建的除錯、日誌和監控工具簡化迭代。專案可部署為Docker服務或無伺服器函數，實現可擴展且面向生產的AI代理，可應用於客戶支持、資料分析與自動化。

Cerebellum提供一個模組化平台，開發者可以使用聲明式計劃定義代理，這些計劃由一連串的步驟或工具調用組成。每個計劃都可以通過統一介面調用內建或自定義的工具，例如API連接器、檢索器或資料處理器。記憶模組允許代理在會話中存取、存儲及遺忘資訊，支援上下文感知與狀態化互動。它整合了OpenAI、Hugging Face等流行的LLM，支援自訂工具註冊，並配備事件驅動的執行引擎，支持即時流程控制。透過日誌、錯誤處理及插件鉤子，Cerebellum提升生產效率，加速自動化、虛擬助手與研究應用的代理開發。

FastMCP是一個開源的Python框架，用於構建支援外部工具、資料來源和自訂提示的MCP（模型上下文協議）伺服器和客戶端。開發者在Python中定義工具類和資源處理器，註冊到FastMCP伺服器，並使用HTTP、STDIO或SSE等傳輸協議進行部署。其客戶端庫提供異步接口，方便與任何MCP伺服器互動，將AI代理無縫集成到應用中。

FreeThinker 提供模組化架構，用於定義能自主執行任務的 AI 代理，藉由利用大型語言模型、記憶體模組和外部工具。開發者可以透過 Python 或 YAML 配置代理，插入用於網路搜尋、數據處理或 API 呼叫的自訂工具，並使用內建的規劃策略。該框架處理逐步執行、情境保留與結果彙整，使代理可以在研究、自動化或決策支援工作流程中免手動操作。

Humanloop專注於幫助用戶建立、改善和優化對話AI代理。該平台採用反饋循環，促進AI對話中的實時改進，確保隨著時間的推移，回應變得更相關、更準確。組織可以利用Humanloop來提升客戶服務、自動化回應，最終提供無縫的用戶體驗。通過簡化AI模型的訓練過程，Humanloop使團隊能夠集中精力於內容精煉，而不是跟隨複雜的程式設計任務。

Joylive Agent提供一個模組化、插件式的架構，專為構建高階AI代理設計。它無縫整合OpenAI GPT等LLM，支持配置記憶後端以持續會話，並擁有工具包管理器，可將外部API或自訂函數展現為代理能力。框架內建推理鏈、多回合對話管理，以及RESTful服務接口，方便部署。Java核心確保企業級穩定性，讓團隊能快速原型設計、擴充規模，應用於多種用途。

ProficientAI代理框架是一個設計與部署先進AI代理的端到端解決方案。它允許用戶通過模組化工具定義與功能規範來設計自訂代理行為，確保與外部API和服務的無縫整合。其記憶管理子系統提供短期與長期的上下文存儲，支援連貫的多輪對話。開發者可以輕鬆在不同語言模型之間切換或組合使用以完成專門化任務。內建的監控和日誌工具提供代理效能與使用率的見解。無論您是建立客服機器人、知識庫搜尋助理或流程自動化，ProficientAI都能簡化整個流程，確保系統的擴展性與可靠性。

openai-agents-python是一個全面的Python套件，旨在協助開發者構建完全自主的AI代理。它提供代理規劃、工具整合、記憶狀態及執行循環的抽象。使用者可以註冊自定義工具，指定代理目標，並讓框架協調逐步推理。此庫還包含測試和記錄代理操作的工具，方便迭代行為與排解複雜的多步任務。

LAWLIA提供一個結構化介面，用於定義代理行為、插件工具和會話或自主工作流程的記憶管理。開發者可以整合主要的LLM API，設定提示範本，並註冊搜尋、計算器或資料庫連接器等自訂工具。透過其Agent類別，LAWLIA負責規劃、行動執行與回應解釋，支援多回合互動與動態調用工具。模組化設計支持透過插件擴展功能，可應用於客戶支援、資料分析、程式碼協助或內容產生。該框架統一管理上下文、記憶體和錯誤處理，簡化代理開發流程。

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。

NeuralGPT旨在簡化AI代理開發，提供模組化元件與標準化流程。核心功能包括可定制的代理類別、檢索增強生成（RAG）及維持對話上下文的記憶層。開發者可整合向量資料庫（如Chroma、Pinecone、Qdrant）進行語意搜尋，以及定義工具代理以執行外部命令或API調用。該框架支援多個LLM後端如OpenAI、Hugging Face及Azure OpenAI。NeuralGPT包含CLI，用於快速原型設計與一個Python SDK，用於程式控制。內建記錄、錯誤處理及擴展式插件架構，能加快智慧助理、聊天機器人及自動化流程的部署。

該儲存庫提供逐步教程和範例實作，用於創建使用DeepSeek進行高維度向量檢索的ReAct AI代理。內容涵蓋環境配置、依賴安裝及自定義數據的向量存储配置。該代理利用ReAct模式結合推理和外部知識查找，產生透明且可解釋的回應。用戶可擴展系統，加入更多文件載入器、微調Prompt模板或更換向量資料庫。此彈性框架能幫助開發者與研究者快速原型設計強大的對話代理，實現推理、檢索及多知識源的無縫互動，只需幾行Python程式碼。